[发明专利]一种基于GAF-D3Net的单波束水下目标识别方法在审
| 申请号： | 202211300084.1 | 申请日： | 2022-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN115661627A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 周天;司吉坤;于晓阳;朱建军;徐超 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/05 | 分类号： | G06V20/05;G06V10/82;G06N3/0464;G01S7/41 |
| 代理公司： | 哈尔滨奥博专利代理事务所(普通合伙) 23220 | 代理人： | 桑林艳 |
| 地址： | 150000 黑*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于GAF‑D3Net的单波束水下目标识别方法。所述方法包括：对于声呐回波信号，首先进行预处理，完成目标区域筛选以及降维处理；使用格拉姆角场GAF编码为二维图像信号，生成格拉姆角差场GADF和格拉姆角和场GASF；构建GAF‑D3Net卷积神经网络结构，将GAF图像输入GAF‑D3Net中训练，实现图像的特征提取和分类判别。该方法解决了声呐图像只使用信号幅值信息而忽略了相位信息的问题，在降维的同时保证了序列的时间变化趋势，保留了信号的时间相关性，将信号编码为适合卷积神经网络训练的二维图像形式。通过评价过程证实该方法对水下目标分类结果更加准确，效果更为理想，同时具有更好的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gaf d3net 波束 水下 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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