[发明专利]基于深度学习的声震信号数据识别方法及系统在审
| 申请号： | 202211064478.1 | 申请日： | 2022-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN115657118A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 丁凯;荣英佼;徐跃林;黄文军;冉光政;邓斌 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军63983部队 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 214035 *** | 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的声震信号数据识别方法及系统，所述方法包括通过声震传感器阵列采集目标原始声震信号数据并将原始声震信号数据传输至样本数据库；利用声震信号增强技术对样本数据库中的原始声震信号数据进行增强；将增强后的数据和原始数据合并，利用合并后的数据对声震信号分类模型进行训练，将待检测声震信号输入训练好的声震信号分类模型，得到分类结果。本发明利用样本数据库进行监督式学习，将待检测目标的声震信号送入计算系统，最终识别出目标的真实类别和型号，实现了将目标识别系统的嵌入式部署，极大提升了区域态势感知的速度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 信号 数据 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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