[发明专利]一种基于图网络学习的目标识别方法有效
| 申请号： | 202011472272.3 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112488038B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 成清;程光权;黄金才;冯旸赫;吴克宇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图网络学习的目标识别方法，利用多源传感器捕捉目标的模拟数据，通过特征向量选择方法将模拟数据分为基础正常数据和剩余正常数据，其中基础正常数据在通过预设的自回归模型进行迭代算法，之后对基础正常数据和剩余生产数据计算残差，并观测残差值是否有异常，若残差值过大则数据异常需要重新对数据进行计算，若残差值较低则输出数据，所述特征向量选择对模拟数据进行初选剔除部分干扰数据，同时对模拟数据进行抽样，抽样数据形成剩余正常数据，剩余的模拟数据则为基础正常数据，本发明利用多源传感器捕捉数据后，利用图神经网络进行深度学习和分析，对目标进行识别和捕捉。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 学习 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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