-
公开(公告)号:CN119992305A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510124197.8
申请日:2025-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的水下声纳图像识别方法及系统,包括:基于YOLOv8模型、多维并行注意力机制和对比学习架构构建网络模型;获取训练样本并利用训练样本对网络模型进行训练获得训练识别结果,利用对比损失函数和YOLOv8损失函数计算训练损失值并进行权重参数进行优化,重复迭代输出训练后的网络模型;获取水下声呐设备采集监测区域的声呐监测图像,将声纳监测图像输入至预设的网络模型获得水下目标检测结果;本发明通过多维并行注意力机制和对比学习架构提升了网络模型的表征能力和泛化性能,使网络模型在水下复杂环境中对目标细节的辨识更加精准。
-
公开(公告)号:CN116299411A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202211474282.X
申请日:2022-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TBD的雷达低截获概率跟踪方法,包括以下步骤:(1)在雷达目标搜索阶段,使用PF‑TBD算法检测目标并获得目标运动轨迹,提供目标运动模型转移概率矩阵;(2)基于目标运动模型转移概率矩阵,使用IMM‑EKF算法进行目标跟踪;(3)在目标跟踪阶段,通过设计雷达辐射控制模型,实现雷达间歇辐射,在满足雷达目标跟踪精度的前提下,降低雷达辐射次数,以此实现雷达低截获概率跟踪。本发明可降低跟踪误差,减少修正轨迹时所需的雷达辐射次数,实现低截获概率跟踪。
-