发明专利已授权

一种基于数据增量的卷积神经网络前视声呐图像识别方法

📄 申请号：CN202210679901.2 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2022-06-15

公开号

CN115082755B

公开日

2024-06-07

申请人

广东海洋大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_774

IPC 分类号

G06V10_774 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V20_05 , G06V10_30 , G01S15_89 , G01S7_539 , G06V20_40 , G06V10_26 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像识别人工智能算法深度学习神经网络卷积神经网络

应用场景

水下目标识别, 水下探测, 水下机器人, 海洋工程, 水下安防

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摘要

本发明公开了一种基于数据增量的卷积神经网络前视声呐图像识别方法，该方法使用五种不同的水下运动目标，所述五种不同的水下运动目标分别为单柱目标、双柱目标、三柱目标、四柱目标和T型目标，所述卷积神经网络前视声呐图像识别技术如下所示：步骤1、从前视声呐原始目标图像中抽取训练集和测试集；步骤2、居中裁剪目标图像并灰度旋转；步骤3、数据增量；步骤4、输入卷积神经网络进行训练；步骤5、得到已训练的卷积神经网络；步骤6、对测试集进行识别分类；本发明不需要繁琐的特征工程，可以极大的减少人工成本并且泛化能力更强，训练速度更快。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

针对非均匀海洋风电场噪声的谱法宽角抛物方程建模方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的海豚声音生成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_774)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：23 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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