[发明专利]基于神经网络的水下仿生侧线水压与水流场信息探测方法有效
| 申请号： | 201810123168.X | 申请日： | 2018-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN108304810B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 胡桥;李一青;王朝晖;刘钰;周文;郑腾飞;王斌 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的水下仿生侧线水压与水流场信息探测方法，利用MEMS传感器采集水下水压水流信息，针对不同位置的振动源所对应的水压水流数据建立数据库，通过深度神经网络进行深度学习，训练振动源位置辨别模型，最终利用训练好的模型达到辨识不同振动源位置的效果，实现水下机器人的目标识别定位能力，为民用和军民水下机器人进行海洋探测提供一种新的思路和途径。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 水下 仿生 侧线 水压 水流 信息 探测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于神经网络的水下仿生侧线水压与水流场信息探测方法，其特征在于，利用MEMS传感器采集水下水压水流信息，针对不同位置的振动源所对应的水压水流数据建立数据库，通过深度神经网络进行深度学习，训练振动源位置辨别模型，最终利用训练好的模型达到辨识不同振动源位置的效果，实现水下机器人的目标识别定位能力。
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