摘要
本发明涉及计算机视觉与雷达感知技术领域,具体为基于卷积神经网络与雷达信号处理的航船智能检测系统,包括航船三维感知建模、视觉特征分层融合、目标检测及异常检测模块。系统重点利用卷积神经网络等深度学习方法,实现对水域环境中雷达对航船的三维空间建模与视觉特征提取。采用分层自适应融合和互信息增强机制。端到端检测模型引入空间层级赋权策略,提升在复杂水上场景中多目标密集、遮挡及动态变化条件下的对象检测准确率和可解释性。系统基于时空动态建模,实现对航船行为的连续跟踪、异常检测与风险预警。整体方案具备高精度、强鲁棒性和自适应能力,能够满足智慧港口和水上交通等复杂水域环境下的航船检测与智能管控需求。
技术关键词
智能检测系统
三维特征数据
融合视觉特征
信号处理
多模态
分层
时序数据分析方法
雷达感知技术
融合特征
动态变化条件
场景特征
高分辨率雷达
空间结构信息
视觉特征提取
空间分布特征
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
交叉注意力机制
时序特征
边坡监测
节点特征
动态调度算法
梯控系统
身份验证
多模态特征融合
策略
智能预警方法
肌肉电信号
预警模型
LSTM神经网络
儿童
系统故障检测方法
教师
故障类别
数据中心
多模态
旋转压电马达
双向运动
预紧螺栓
振子
压电陶瓷片