[发明专利]基于深度学习的近地面目标声震信号分类识别系统及方法在审
| 申请号： | 202210478505.3 | 申请日： | 2022-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN115034256A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 武星;李瑞轩 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 200436*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于深度学习的近地面目标声震信号分类识别系统及方法，包括声震传感器阵列、样本数据库、特征提取模块、特征增强模块、声震信号识别模块、结果输出模块以及模型压缩和移植模块，将本发明的模型部署至嵌入式设备上，实现模型压缩和移植。本发明提供的基于深度学习的近地面目标声震信号分类识别系统及方法，利用样本数据库进行监督式学习，将待检测目标的声震信号送入计算系统，最终计算出目标的真实型号，协助部队进一步了解敌军走向和战场态势感知，能够实现将识别系统部署在嵌入式开发板中，极大提升了战场态势感知的速度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 地面 目标 信号 分类 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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