[发明专利]一种基于轻量型卷积网络的多角度声呐图像目标分类方法在审
| 申请号： | 202310002666.X | 申请日： | 2023-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN116343016A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 巩文静;田杰;刘纪元 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G06V20/05 | 分类号： | G06V20/05;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 武玥;杨青 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及水下目标识别领域，尤其涉及基于轻量型卷积网络的多角度声呐图像目标分类方法，所述方法包括：(1)对声呐图像进行处理，获得多角度声呐图像数据集；(2)获取图像训练集与验证集；(3)构建基于轻量型网络的多角度声呐图像目标分类模型；(4)利用数据集对上述模型进行迭代训练；(5)获取目标分类结果。本发明利用多个角度的声呐图像进行目标分类，相较于单角度图像而言能够更加全面地描述目标散射特性，由此对目标进行属性判别，拥有更高的准确度，同时轻量化的网络模型也能够减小资源消耗，为实际应用提供可能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量型 卷积 网络 角度 声呐 图像 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
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