[发明专利]多模态特性融合的智能目标识别方法在审
| 申请号： | 202211242550.5 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115565050A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 顾丹丹;杜君;廖意;吴称光;刘峰 | 申请（专利权）人： | 上海无线电设备研究所;中国人民解放军96901部队 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 完增荣;张双红 |
| 地址： | 200233 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模态特性融合的智能目标识别方法，在构建典型空中目标高分辨率距离像、红外图像样本库的基础上，分别采用注意力双向门控循环单元模型从高分辨率距离像时间序列样本，采用轻量化的卷积神经网络模型从红外图像样本中学习提取空中目标多模态深度特征表示；采用高斯分布受限玻尔兹曼机实现空中目标多模态特征抽象融合，去除冗余，形成更具辨识力、代表性的多模态特征联合表示；利用小样本条件下泛化能力强、训练速度快、分类精度高的核超限学习机作为分类器，实现空中目标类型识别。本发明采用异构深度学习模型抽象提取并融合高分辨率距离像、红外图像中的空中目标特征信息用于目标识别，提高识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 特性 融合 智能 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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