一种用于无人船环境理解的边界驱动神经网络结构

AITNT
正文
推荐专利
一种用于无人船环境理解的边界驱动神经网络结构
申请号:CN202410867559
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118396071B
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种用于无人船环境理解的边界驱动神经网络结构,属于神经网络结构技术领域,用于无人船视角下环境信息提取,包括网络主分支、边缘提取模块、边缘强化模块和损失函数;网络主分支包括编码器和解码器,包括五个残差卷积块、一个最大值池化层和一个平均池化层,解码器包括两个注意力细化模块、一个特征融合模块和一个空洞卷积金字塔池化模块;边缘提取模块包括三个串联的边界注意力流、多个卷积层和上采样层;边缘强化模块包括空洞卷积金字塔模块、通道注意力模块和一个卷积层;本发明解决无人船视角下对海上环境信息提取在各类别边界上的分割模糊的问题,提高海上环境信息提取的准确性,能更有效的指导无人船进行路径规划与自主导航。
技术关键词
神经网络结构 注意力 金字塔池化模块 无人船 空洞 上采样 训练神经网络 分支 编码器 解码器 优化网络参数 随机梯度下降 超参数 多层感知机 视角 焦点 通道
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种利用无人机监测空气质量变化的垂直等距蛇形航线法
卷积长短时记忆网络 全局路径规划 深度强化学习算法 生成对抗网络 多无人机协同
2
基于视觉识别的售货机管理方法及系统
售货机管理方法 视觉特征 自然语言 融合特征 货架图像
3
一种基于人工智能的翻译精度优化方法及系统
目标语言句子 精度优化方法 情感分类模型 序列 词嵌入向量
4
一种计及转折气象条件的新能源发电功率预测方法及系统
梯度提升模型 历史功率数据 长短期记忆神经网络 高斯混合模型 天气
5
基于环境感知的多参数融合式火灾预警方法及系统
编码向量 火灾预警方法 模式 注意力 LSTM模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号