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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种海上目标跨模态个体识别方法，属于数据识别领域。该方法包括：构建跨模态个体识别网络，其具有三个图像输入端，三个图像输入端所对应的图像模态各不相同，还包括与图像输入端一一对应的多尺度特征提取网络，以及三个特征融合模块和一个全连接层；设计基于回归的损失计算方法和自适应阈值的三元组损失；然后，对所述跨模态个体识别网络进行训练；最后使用训练后的跨模态个体识别网络进行目标身份的识别。本发明基于孪生网络构建了能够处理三种模态数据的个体识别网络，提高船舶目标跨模态个体识别的效果，而且不需要同时获取目标的三种模态的图像数据，可实现三种模态中任意两种模态目标身份是否一致的判断识别。
主权项：1.一种海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于步骤包括：步骤1、构建跨模态个体识别网络；所述跨模态个体识别网络具有三个图像输入端，三个图像输入端所对应的图像模态各不相同；跨模态个体识别网络还包括与图像输入端一一对应的多尺度特征提取网络，所述多尺度特征提取网络用于提取输入图像的多尺度模态特征；所述跨模态个体识别网络还包括三个特征融合模块和一个全连接层；三个多尺度特征提取网络所输出的多尺度模态特征两两组合、输入到对应的特征融合模块中分别进行融合，得到三组多尺度融合特征；所述全连接层根据所有多尺度融合特征的拼接结果得到二分类结果，所述二分类结果用于指示所输入的三个图像中有两个图像的目标个体相同的概率；步骤2、对所述跨模态个体识别网络进行训练；步骤3、使用训练后的跨模态个体识别网络进行目标身份的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种海上目标跨模态个体识别方法
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