[发明专利]一种改善目标聚类特性的深度学习激光水下目标识别仪有效
| 申请号： | 202110025031.2 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112926382B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 吕以豪;王文海;高洁;卢建刚;陈金水;刘兴高 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V20/05 | 分类号： | G06V20/05;G06V10/82;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改善目标聚类特性的深度学习激光水下目标识别仪。它由依次相连的水下激光扫描装置、计算装置、储存装置、显示装置组成，所述水下激光扫描装置对待检测水下区域进行扫描，将所得激光点云数据传输至计算装置，将其转化为二维图像数据，再传输进储存装置进行存储，并由显示装置显示。本发明通过加入度量学习损失，可以引导网络减小提取到的同一类别目标的特征向量度量距离，增大不同目标之间特征向量的度量距离，从而改善网络对于激光水下目标数据的聚类效果，提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改善 目标 特性 深度 学习 激光 水下 识别 | ||
【主权项】：
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