龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西北工业大学深圳研究院;陕西达惠智机器人科技有限公司
摘要：本发明公开了一种联合SLIC超像素和图注意力网络的声呐图像分类方法。包括以下步骤：根据二维前视声呐和侧扫声呐各自的成像原理以及成像时的先验信息:对校正后的声呐图像进行基于改进DeepLabV3+网络的图像预分割，利用SLIC超像素算法进行Graph图结构数据构建:构建基于GAT图注意力网络的声呐图像分类模型，将构建好的声呐图结构数据送入到网络中完成模型的训练与测试；验证像素特征与空间位置特征的重要程度。本发明一种联合SLIC超像素和图注意力网络的声呐图像分类方法通过SLIC超像素法和图注意力网络充分利用声影区，以及目标区域和阴影区域的空间位置关系，从而联合像素特征和空间几何特征实现声呐图像更高精度的声呐图像分类识别。
主权项：1.一种联合SLIC超像素和图注意力网络的声呐图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:根据二维前视声呐和侧扫声呐各自的成像原理以及成像时的先验信息，采用不同的预处理方法实现声呐图像的自主校正和补偿；S2:对校正后的声呐图像进行基于改进DeepLabV3+网络的图像预分割，实现声呐目标高亮区和声影区的同步分割；S3:利用SLIC超像素算法进行Graph图结构数据构建，并将像素特征和空间位置特征联合考虑，形成最终的图属性；S4:构建基于GAT图注意力网络的声呐图像分类模型，将构建好的声呐图结构数据送入到网络中完成模型的训练与测试；S5:消融实验设置，验证像素特征与空间位置特征的重要程度，声呐图像预分割的有效性以及声呐目标阴影区域信息的重要性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学深圳研究院 陕西达惠智机器人科技有限公司 一种联合SLIC超像素和图注意力网络的声呐图像分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号