公开(公告)号：CN115659253A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211105354.3

申请日：2022-09-09

Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司

Inventor： 王鹏珍 ,  翟大海 ,  战永盛 ,  胡艳 ,  代业

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895 ,  G06N7/01 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明公开了一种基于多维模型融合的水下目标识别方法，包括：采用深度神经网络、随机森林、Xgboost、adaboost模型的集成对待识别的水下目标数据进行大类初筛，得到该待识别的水下目标数据的目标大类；根据目标大类和所述目标大类中的任一目标机型建立模型；基于地理位置、航行轨迹、区域事件和时间分布结合标注的样本数据集进行深度学习与目标函数概率分布计算，求得模型输出的任一目标大类的概率分布；根据概率分布选取概率较大的N个目标机型。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、识别准确可靠等优点，在水下目标识别技术领域具有很高的实用价值和推广价值。