[发明专利]基于分组卷积深度U_Net的水下目标识别方法在审
| 申请号： | 202110888173.1 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113609970A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 曾向阳;薛灵芝;杨爽 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 高艳辉 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于分组卷积深度U_Net的水下目标识别方法，包括：获取原始随机水声信号，利用分组卷积替换U_Net模型下采样前的卷积，构建分组卷积深度U_Net模型，提取水下目标的多尺度特征，输入原始随机水声信号，得到识别后的水下目标信号。该方法可以在小样本的水声数据中，利用深度神经网络，提取多元抽象特征，并防止过拟合现象，从而提高识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分组 卷积 深度 u_net 水下 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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