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！

摘要：本发明公开了一种基于特征解耦的船只目标个体识别方法，包括构建多个样本数据块、构建个体识别模型、进行模型训练、使用模型进行识别等步骤。本发明利用多尺度特征学习模块更充分地学习船只身份特征，并通过引入类别信息，排除类别不同但个体特征相似船只目标的影响，更好地辅助身份的识别，同时利用改进的三元组函数自适应地获得区分度更高的身份判别特征空间，增大了身份不同样本间的特征差异，减小了身份相同样本间的特征差异，实现从较远距离上基于船只外形特征的个体识别，并提高船只目标个体识别的准确率。

主权项：1.一种基于特征解耦的船只目标个体识别方法，其特征在于步骤如下：步骤1、构建多个样本数据块；样本数据块的构建规则为：每个样本数据块中包含两个样本对，样本对中包含一个数据库图像和一个实采图像；所述的两个样本对，第一个样本对的数据库图像中的船只与实采图像中的船只身份相同，第二个样本对的数据库图像中的船只与实采图像中的船只身份不同，且第一个样本对的数据库图像中的船只与第二个样本对的数据库图像中的船只的个体身份相同；步骤2、构建个体识别模型；所述个体识别模型包括两个并行的、权重共享的多尺度特征学习模块和两个并行的类别特征解耦模块，以及一个身份融合识别模块；所述类别特征解耦模块包括两个并行的分支，分别为类别特征学习分支和身份特征学习分支；其中一个多尺度特征学习模块用于输入样本对中的实采图像，其输出的特征经过reshape处理后输入到其中一个类别特征解耦模块中；其中另一个多尺度特征学习模块用于输入样本对中的数据库图像，其输出的特征经过reshape处理后输入到另一个类别特征解耦模块中；两个类别特征解耦模块的输出同时输入到身份融合识别模块中，得到输入的包含实采图像和数据库图像的样本对的身份异同预测值；步骤3、进行模型训练；将样本数据块输入到所述个体识别模型中，并根据个体识别模型的输出结果对个体识别模型进行训练；步骤4、对数据库中的每张图像通过多尺度特征学习模块和类别特征解耦模块提取类别特征D6和身份特征D8，对待识别身份的图像通过多尺度特征学习模块和类别特征解耦模块提取类别特征D2和身份特征D4，然后将D2和D4与数据库中不同图像提取的特征D6和D8分别成组输入到训练后的身份融合识别模块中，根据身份融合识别模块的输出结果判定待识别身份的图像与各数据库图像的身份是否一致，继而得到待识别身份图像的个体识别结果。

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 一种基于特征解耦的船只目标个体识别方法