面向深海场景的声呐点云语义理解深度学习网络调制方法

本发明公开了一种面向深海场景的声呐点云语义理解深度学习网络调制方法，该方法包括：对预训练好的语义理解网络进行特征统计分析，确定不同目标类别的特征向量；并基于SHAP归因分析确定关键特征分量，建立特征解释器；同时，将人类对于深海点云语义理解的先验知识形式化为逻辑表达式，在推理过程中结合特征解释器预分类结果进行目标中间特征的调制修正，以实现更优的语义分类结果。本发明通过数据与知识双驱动实现知识增强深度学习，有助于提高声呐点云语义理解网络在复杂深海环境中的适应性和准确性，优化模型的语义分类结果，避免不合理的幻觉输出。