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[发明专利]复杂环境光电成像弱小目标智能检测方法-CN202310196144.8在审
发明人：邢建川;莫国坤;曾凤;陈洋;周春文;付鱼;王菲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂环境光电成像弱小目标智能检测方法，属于目标检测技术领域。本发明包括：对待检测的图像进行尺寸归一化处理，然后进行分组卷积处理，接着再进行下采样后通过四层堆叠的残差模块层对第二特征图进行多尺度特征提取；采用阶梯型结构特征融合方式对第二层、第三层和第四层的残差模块层的输出特征图进行多尺度融合处理，得到融合特征图；最后通过分类检测判定器对融合特征图进行弱小目标检测处理，得到弱小目标的检测处理结果；本发明通过对检测网络的改进，以使得本发明的网络模型算法具备特征信息更加丰富的特点。本发明在有效提高精度表现的同时，减少了误检率，降低了模型复杂度。
复杂环境光电成像弱小目标智能检测方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的声纹识别方法-CN202211622180.8在审
发明人：邢建川;曾凤;付鱼;陈洋;周春文;莫国坤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的声纹识别方法，属于语音处理技术领域。本发明包括：训练声纹特征提取网络和声纹识别打分网络，基于训练好的声纹特征提取网络预测注册语音的声纹特征向量，基于注册声纹特征向量构建声纹特征数据库；获取待识别的声学特征，基于声纹识别打分网络获取其与声纹特征数据库的打分结果以确定识别结果。本发明所提取的声纹特征向量更为细腻，使得语音特征更好地被保留。提取的Fbank特征减少了语音预处理过程中的计算量，加快了特征构建速度。通过给网络设置更大的通道数，增强了神经网络模型的拟合能力。打分网络使用训练PLDA算法得到的参数进行网络参数的初始化，加快了网络收敛速度，并获得了更好的效果。
一种基于深度神经网络声纹识别方法