[发明专利]一种基于深度学习的非视域目标信号辨识方法有效
| 申请号： | 202111207789.4 | 申请日： | 2021-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN113919398B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 夏诗烨;刘雅卿;罗一涵;李泰霖;谢宗良;徐少雄;马浩统;曹雷 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06N20/00;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 江亚平 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的非视域目标信号辨识方法。针对非视域目标探测时噪声信号过大、目标个数未知而对目标信号的辨识造成困难的问题，将多帧光子飞行时间统计图拼接成二维图像，再构建卷积神经网络并进行训练，对目标信号进行辨识。本发明与现有技术的有益效果在于：本发明方法利用深度学习实现目标信号特征的自动选择；无需提前确定目标个数，也能辨识出每个目标的信号；即使存在持续或间隙性的噪声干扰，也能正确辨识目标信号，且辨识速度几乎不受目标个数影响；相比于概率密度法，计算量更小，速度更快，有利于后续跟踪处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视域 目标 信号 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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