[发明专利]一种基于深层卷积神经网络和自适应专家推理规则的水中目标连续跟踪方法在审
| 申请号： | 202111336321.5 | 申请日： | 2021-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN114186580A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 陈越超;马启明;王方勇;尚金涛;周彬;陈孝森;王青翠 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 宋飞燕 |
| 地址： | 310023 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层卷积神经网络和自适应专家推理规则的水中目标连续跟踪方法，首先针对多波束时域数据特点生成时频谱图样本，其次构建并训练面向时频谱图特征提取的深层卷积神经网络模型；接着构建专家推理规则库，以从多波束时频谱图特征中辨识感兴趣目标；最后基于深层卷积神经网络模型和专家推理规则库对现场多波束时域数据进行处理，一则根据已知感兴趣目标方位信息，利用多波束特征提取结果，初始化更新专家推理规则库，二则依托专家推理规则库对新的多波束特征提取结果辨识，实现感兴趣目标连续跟踪，在处理过程中将根据每个批次感兴趣目标/背景辨识结果对专家推理规则库进行自适应更新，以更好的适应目标‑干扰‑环境的动态变化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 卷积 神经网络 自适应 专家 推理 规则 水中 目标 连续 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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