[發(fā)明專利]基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810765019.3 | 申請日： | 2018-07-12 |
| 公開（公告）號： | CN109269547A | 公開（公告）日： | 2019-01-25 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王紅濱;秦帥;謝曉東;王勇軍;原明旗;王念濱;周連科;趙昱杰;朱洪瑞;韋正現(xiàn) | 申請（專利權(quán)）人： | 哈爾濱工程大學(xué) |
| 主分類號： | G01D21/00 | 分類號： | G01D21/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 線譜 算法 艦船 水下目標(biāo) 檢測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動態(tài)規(guī)劃 檢測領(lǐng)域 目標(biāo)檢測 聲音文件 轉(zhuǎn)換 級聯(lián) 卷積 送入 標(biāo)簽 測試 網(wǎng)絡(luò) | ||
1.基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法，其特征在于，包含以下步驟：
步驟一 初始階段；
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)檢測的算法，將聲音文件轉(zhuǎn)換成LOFAR圖；在LOFAR圖中進(jìn)行線譜的提取，提取過程時用到的方法是動態(tài)規(guī)劃的算法和多步頻移的算法；
步驟二 檢測階段；
對提取到的線譜圖進(jìn)行打標(biāo)簽并且轉(zhuǎn)換成LMDB的格式；將處理好的數(shù)據(jù)送入到級聯(lián)卷積的網(wǎng)絡(luò)中，使用其中的70％進(jìn)行模型的訓(xùn)練，其余的30％作為測試。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于線譜的水下目標(biāo)艦船檢測方法，其特征在于，線譜的提取過程包含以下步驟：
步驟一 將原始信號的采樣序列按照采樣點(diǎn)分成若干個連續(xù)的幀，每個幀N個采樣點(diǎn)；
步驟二 對第i段的信號的采樣點(diǎn)mi(n)做中心化處理和歸一化處理，歸一化處理使接受到的信號的幅度在相應(yīng)的時間上均勻分布；中心化處理之后得到的樣本均值變?yōu)榱悖?/p>
歸一化處理：
在進(jìn)行傅里葉變換時為了計算相對方便，L的選取值為2的冪數(shù)；
中心化處理：
步驟三 對輸入的信號作連續(xù)的短時傅里葉變換得到LOFAR譜圖；
步驟四 對LOFAR譜中的幅度做對數(shù)運(yùn)算得到將強(qiáng)弱線譜能夠在有限的范圍內(nèi)顯示在LOFAR圖中；
ξi(k)＝log(ψi(k))
步驟五 在LOFAR圖中使用基于動態(tài)的方法提取單線譜，在提取中的過程中使用一種積分函數(shù)對閾值進(jìn)行量化；
步驟六 使用多步頻域的方法來對所有的線譜進(jìn)行有效的提取。
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