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[发明专利]一种库外目标识别方法及装置-CN202211060073.0在审
发明人：崔亚奇;熊伟;刘瑜;唐田田;夏沭涛;于艺伟;但波;熊振宇;徐平亮 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种库外目标识别方法及装置，方法包括：根据目标识别数据库，构建目标识别贝叶斯神经网络，网络权重服从概率分布；采用变分推理方法对贝叶斯网络进行近似，并进行重参数化表示；对网络进行训练，直至识别能力满足需求；在使用训练后网络进行类别预测时，多次输入待识别数据进行预测，基于得到的多次预测结果，计算目标类别预测不确定度，如果不确定度大于设定的阈值，则判断目标为库外目标，如果不确定度小于设定的阈值，则判断目标为库内目标，并选择平均预测概率最高的类别作为目标预测类别。本发明实施例在保证库内目标正确识别的同时，可有效对库外目标进行自动鉴别，进而可及时发现新的目标类别，以快速扩充目标模板库。
一种目标识别方法装置

[发明专利]一种智能航迹起始方法-CN202211159018.7在审
发明人：崔亚奇;熊伟;夏沭涛;于艺伟;唐田田;但波;宋杰;熊振宁;顾祥岐;徐平亮 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能航迹起始方法，利用预警探测装备m个连续周期的量测数据，构建有向图，并设置节点初始特征和边特征；航迹起始网络由节点生成网络和节点判决网络构成，节点生成网络以Transformer网络为基础进行构建，对以节点为中心的1‑hop子图进行处理，输出节点的特征表示，节点判决网络为前馈网络，对节点是否对应真目标和真目标节点间是否存在连接进行判断；利用历史量测数据，建立航迹起始训练数据集，同时确定损失函数，对航迹起始网络进行优化训练；部署已经训练好的航迹起始网络，通过对输出概率大小判断，得到目标初始航迹。本发明提供一种统一、高效的目标航迹起始方法，可实现目标的稳定、快速、准确的航迹起始。
一种智能航迹起始方法

[发明专利]一种基于自报位数据的目标关联跟踪数据集构建方法-CN202211158989.X在审
发明人：熊伟;崔亚奇;于洪波;徐平亮;董凯;于艺伟;余周川;张建延;龚诚;孔战 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自报位数据的目标关联跟踪数据集构建方法，根据需要构建的多源目标航迹的传感器来源设置场景参数；从公开的民用AIS数据中提取所需的航迹，统计空间栅格内目标密集程度和机动程度，作为航迹仿真的基础数据库，以CSV格式存为AIS空间编码索引文件，依据空间栅格内目标密集程度和机动程度，从AIS空间编码索引文件中抽取所需栅格的AIS航迹数据；基于抽取的真实航迹，通过坐标平移、随机编批、系统误差生成、随机误差生成、航迹关联映射等处理，构建符合设置场景参数的多个传感器目标航迹数据集。该方法基于公开数据构建统一的、规范的、规模大的高质量数据集，为多源航迹关联深度学习神经网络训练提供基本保障。
一种基于数据目标关联跟踪构建方法

[发明专利]一种基于航迹相似性分割的航迹关联方法-CN202211059482.9在审
发明人：熊伟;徐平亮;崔亚奇;孔战;董凯;熊振宇;于艺伟;郝延彪;龚诚 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于航迹相似性分割的航迹关联方法，主要解决现有的航迹关联算法在实际工程应用中存在的先验信息难以获取、关联门限难以确定、关联时间长等问题。该方法利用深度学习技术，从关联矩阵入手，利用神经网络对多传感器航迹进行深入挖掘，融合各个传感器的所有航迹信息得到航迹矩阵，通过对航迹矩阵进行相似性分割直接得到不同航迹之间的关联关系，从而完全避免了对大量航迹进行遍历计算，减少了人工对模型和参数的反复修改和调试，大大提高了关联效率，并且适用于传感器观测过程中存在刚性或非刚性形变的区域中多个传感器之间的航迹关联，可实现实际工程应用中多传感器多目标的快速准确关联。
一种基于航迹相似性分割关联方法

[发明专利]一种基于贝叶斯-Transformer神经网络模型的目标识别方法-CN202211128480.0在审
发明人：熊伟;孔战;崔亚奇;徐平亮;于洪波;张扬;张建延;还迎春;文云峰 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯‑Transformer神经网络模型的目标识别方法，解决现有目标识别模型手动设计特征过程复杂、需要的大量的先验信息与经验、无法给出识别概率的问题。该方法设计了贝叶斯‑Transformer神经网络模型，包含编码模块和分类模块，利用训练数据集中的历史航迹数据，对网络模型进行训练，训练好的模型可以用来对未知类型目标的识别。该模型在测试集上具有较高的准确率，能够计算得出识别概率，提供给决策者识别结果与识别概率。该方法可基于实测数据，自动训练得到目标识别模型，具有识别准确率高，速度快、实用效果好等优点。
一种基于贝叶斯 transformer 神经网络模型目标识别方法

[发明专利]一种生成式中断航迹接续关联方法-CN202011331943.4在审
发明人：熊伟;徐平亮;崔亚奇;刘克;宋伟健;龚诚;郝延彪;顾祥岐;熊振宇 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一生成式中断航迹接续关联方法，主要解决现有接续关联模型在实际工程应用中需要大量先验信息、判决时间长、难以直接应用的问题。该方法首先设计了中断航迹接续关联的生成对抗网络模型，包含一个生成器和一个判别器，利用训练数据集中的海量航迹数据，对模型进行训练。训练完成后只需要提取出生成器，利用生成器就可以完成中断航迹的接续关联任务，生成接续关联航迹态势图。通过与测试数据集中的航迹态势图进行对比，可进行模型的参数调优以获得最优模型。该方法可基于实测数据，自动训练生成中断航迹接续关联模型，具有关联速度快、实用效果好等优点，可直接用于解决实际工程中的同一信源中断航迹接续关联问题。
一种生成中断航迹接续关联方法

[发明专利]一种中断航迹接续关联深度学习方法-CN202010803926.X在审
发明人：熊伟;徐平亮;崔亚奇;龚诚;顾祥岐;熊振宇;徐从安;唐田田;孙炜玮 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种端到端的中断航迹接续关联深度学习方法，主要解决现有接续关联模型在实际工程应用中需要大量先验信息，难以直接应用的问题。该方法首先设计了中断航迹接续关联的深度学习网络模型，利用训练数据集中的海量航迹数据，对模型进行训练。接着利用测试数据集对关联模型进行测试，如果当前训练生成的中断航迹接续关联模型效果满足需求，直接输出该模型，用于同一信源的中断航迹接续关联，如果不满意，则考虑改变模型中的学习率等超参数，重新进行模型的训练测试。该方法可基于实测数据，自动训练生成中断航迹接续关联模型，具有关联速度快、实用效果好等优点，可直接用于解决实际工程中的同一信源中断航迹接续关联问题。
一种中断航迹接续关联深度学习方法

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