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公开(公告)号:CN120070954A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510058358.8
申请日:2025-01-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G01S13/90 , G01S13/91 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T5/40 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F17/18 , G06N3/126 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于稠密连接机制的舰船目标识别仪,用于对SAR图像进行舰船目标识别分类,包括数据预处理模块、特征提取模块以及分类识别模块。本发明引入群智能优化算法进行多阈值分割,解决SAR图像信噪比高和低分辨率对目标识别带来的困扰。将通道注意力和空间注意力机制引入稠密连接网络,克服传统舰船目标识别仪器识别精度不高、抗干扰能力弱的不足。最终实现的舰船目标识别仪器具有分类精度高、充分利用注意力机制、抗干扰能力强、分类速度快的特点。
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公开(公告)号:CN119600854A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411495189.6
申请日:2024-10-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G08G5/70 , G06Q10/047 , G06F16/215
Abstract: 本发明提供了一种基于时间序列分解重构模型的空中目标轨迹预测系统,所述系统包括:传感器、数据库和轨迹预测单元。传感器用于实时采集空中目标的轨迹数据并传输至数据库进行存储和管理,确保数据的完整性和实时性。轨迹预测单元由数据预处理模块、在线分解模块、分量预测模块和数据重构模块组成。数据预处理模块对轨迹数据进行清洗、异常值检测和归一化处理,在线分解模块将数据分解为趋势项、季节项和残差项,分量预测模块通过深度学习模型对分解后的数据进行预测,数据重构模块则将各分量加权组合以生成最终的预测结果。通过对空中目标轨迹数据进行清洗、分解、预测和重构,实现对空中目标未来轨迹的高精度、实时性预测。本发明具有预测精度高、实时处理能力强等优点,适用于复杂空中环境下的轨迹预测。
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