摘要
本申请提供一种船舶目标识别方法及装置,涉及目标检测技术领域。在该方案中,计算机设备可以获取待识别目标的声音信号;通过DEMON算法对所述声音信号进行处理,得到所述声音信号的第一频谱数据;通过LOFAR算法对所述声音信号进行处理,得到所述声音信号的第二频谱数据;将所述第一频谱数据和所述第二频谱数据输入目标识别模型,得到所述待识别目标的识别结果。通过该方案,能够将DEMON算法和LOFAR算法与卷积神经网络算法相结合,从声音信号的频谱数据中学习到更抽象和深层的特征,显著提高了船舶目标识别的准确性。
技术关键词
傅里叶变换处理
识别方法
计算机执行指令
卷积神经网络算法
船舶
信号处理器
频谱特征
螺旋桨噪声
数据记录模块
包络
识别装置
梯度下降算法
样本
计算机设备
换能器
传播算法
处理器通信
系统为您推荐了相关专利信息
时序特征
残差矩阵
计算机执行指令
服务器异常检测
编码器
仿真模型
电网运行控制方法
校准
故障场景
强化学习模型
归属识别方法
审计日志
切分系统
采集系统
语义特征
无人机多光谱
岩性识别方法
偏最小二乘回归模型
反射率
微型湿度传感器