[发明专利]基于分层变分自编码的跨源舰船特征融合学习与识别方法有效
| 申请号： | 202010063845.0 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111291639B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 文载道;刘泽超;刘准钆;潘泉 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 李明全 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层变分自编码的跨源舰船特征融合学习与识别方法，获取目标舰船的光学或合成孔径雷达待识别图像；使用训练好的分层式变分自编码网络中的第一编码器提取待识别图像中的舰船类别间差异性特征及数据源间差异性特征；使用训练好的分层式变分自编码网络中的第二编码器对舰船类别间差异性特征及数据源间差异性特征进行分析，确定待识别图像中的目标舰船的类别及待识别图像的数据源类别；本发明利用分层式变分自编码网络，从大量的无法配准的异源舰船目标图像中自动提取表示性/解释性与判别性兼具的结构化特征，实现跨源舰船特征融合学习，以及舰船目标的精准识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分层 编码 舰船 特征 融合 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
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