摘要
本发明提出了基于标签约束和邻域密度相似度量的海面小目标检测方法。该方法首先提取样本的特征向量,设置杂波样本中心与目标样本中心,然后通过样本间的距离关系获取每个样本的h近邻。选择近邻平均距离较大的样本,根据其与两个样本中心之间的关系进行近邻平均距离的调整,控制虚警率。以调整后的近邻平均距离作为一个参考信息,参与样本相似性的衡量。最后基于相似性矩阵进行矩阵变换和谱分解,利用谱聚类方法对未知杂波样本进行分类。在谱聚类过程中引入标签约束,保证所有样本都能被分为杂波或目标。该方法解决了传统谱聚类算法不适用于海杂波样本的问题,且受样本不均衡的影响较小,是一种极具应用潜力的海面小目标检测方法。
技术关键词
样本
拉普拉斯
标签
邻域
矩阵
Hurst指数
相似性度量方法
谱聚类方法
密度
谱聚类算法
初始聚类中心
海杂波
计算机
可读存储介质
多普勒
特征值
定义
关系
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样本
异常检测方法
模型训练方法
特征提取方式
服务器
数控机床智能
精度
数字孪生
网格模型
工件接触状态