公开(公告)号：CN119028373A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411117642.X

申请日：2024-08-14

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩星程 ,  王黎明 ,  徐玮婷 ,  吴博 ,  白姗 ,  付诗文

IPC: G10L25/30 ,  G10L25/51 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种基于3维融合特征的联合神经网络的水声目标识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及水声识别领域。水声目标识别方法包括：对水声音频信号进行特征提取，获得3维梅尔频率尺度特征和3维梅尔频率倒谱系数特征；对3维梅尔频率尺度特征和3维梅尔频率倒谱系数特征进行融合，获得3维融合特征；将3维融合特征输入至训练好的联合神经网络模型进行水声目标识别。本申请实现了水声识别的精度。

公开(公告)号：CN117593371B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202311630989.X

申请日：2023-11-30

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩星程 ,  付诗文 ,  王黎明 ,  侯亚婷 ,  白姗 ,  吴博 ,  徐玮婷

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/277 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种低帧率水面航行多目标跟踪方法、系统及电子设备，涉及目标跟踪处理领域。本发明针对低帧率或者帧缺失的舰船图像导致跟踪结果丢失重新分配ID以及云雾和海浪对识别网络造成干扰的问题，通过采用多尺度超分辨率重建算法对目标图像进行处理，以增强图像的分辨率。通过采用基于改进后的YOLOv5s网络构建得到舰船识别网络，以实现对低帧率的舰船视频的精确识别。通过采用舰船跟踪网络基于权值文件确定目标行进轨迹，并标记ID，能够进一步对低帧率的舰船目标图像的跟踪效果进行显著提升。

公开(公告)号：CN117593371A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311630989.X

申请日：2023-11-30

Applicant: 中北大学

Inventor： 韩星程 ,  付诗文 ,  王黎明 ,  侯亚婷 ,  白姗 ,  吴博 ,  徐玮婷

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/277 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种低帧率水面航行多目标跟踪方法、系统及电子设备，涉及目标跟踪处理领域。本发明针对低帧率或者帧缺失的舰船图像导致跟踪结果丢失重新分配ID以及云雾和海浪对识别网络造成干扰的问题，通过采用多尺度超分辨率重建算法对目标图像进行处理，以增强图像的分辨率。通过采用基于改进后的YOLOv5s网络构建得到舰船识别网络，以实现对低帧率的舰船视频的精确识别。通过采用舰船跟踪网络基于权值文件确定目标行进轨迹，并标记ID，能够进一步对低帧率的舰船目标图像的跟踪效果进行显著提升。