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摘 要:本发明针对含目标回波样本是稀疏的、不完备的,并且人工提取的特征往往是经验的、定性的问题,提供一种基于时频图深度学习的检测方法。本发明通过半仿真方法获取含目标回波大量数据,解决两类数据非均衡问题。通过白化预处理和迁移学习分类器,能够自主学习时频图的特性,深入挖掘两类数据的差异。本发明将分类器输出的两类概率作为统计量,解决了虚警控制的问题,这种恒虚警特性在实际雷达检测中具有重要意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010322451.2 | 专利名称: | 基于时频图深度学习的海面小目标检测方法 |
申请日: | 2020-04-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01S13/937搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
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