[发明专利]一种基于深度学习模板匹配的长航迹实时识别方法有效
| 申请号： | 202210856190.1 | 申请日： | 2022-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN114998747B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 丘成桐;李新德;张朕通;刘义海;王航宇 | 申请（专利权）人： | 南京应用数学中心 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张天哲 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市江宁*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模板匹配的长航迹实时识别方法，其过程为：将采集数据的数据从全局角度标注制作数据集；采用动态滑动窗口的方式，将数据映射为航迹图像；构建基于深度学习的模板匹配模型；将航迹映射为固定长度的嵌入向量；对训练集的嵌入向量聚类得到类模板；再利用网络得到测试集嵌入向量，与类模板进行相似度比较判定航迹类型。本发明采用动态滑窗方法将航迹映射到图像上，解决了长航迹实时识别中航迹起始点位置的问题；采用了基于深度学习的模板匹配模型，将映射为嵌入向量，与航迹类模板进行匹配，避免了窗口航迹不完整或长航迹中出现未知类别的情况，相较于以往方法更具鲁棒性，能实时判断长航迹中存在的航迹类别及位置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模板 匹配 航迹 实时 识别 方法 | ||
【主权项】：
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