一种基于条件双分支注意力机制的鲁棒声纳图像生成方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110257704.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-03-09
申请人：
杭州电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于条件双分支注意力机制的鲁棒声纳图像生成方法
申请号	CN202110257704.7	申请日期	2021-03-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-20	公开/公告号	CN113139573A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	杭州电子科技大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州电子科技大学	当前权利人	杭州电子科技大学
发明人	孔万增;潘泽宇;贾明洋;张建海
代理机构	杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	陈炜

摘要

本发明公开了一种基于条件双分支注意力机制的鲁棒声纳图像生成方法。本发明采用深度学习技术对复杂水下环境进行声纳图像仿真成像。本发明打破了传统的声纳仿真技术注重底层的物理建模，在多类别、多背景的情况下存在着图像可调性差、逼真度低的局限。该方法能够利用条件信息有效地控制特定条件声纳图像的生成，通过一种双分支注意特征融合机制，依次完成信道级和像素级的注意操作，增强相应元素之间的相关性，从而生成更加清晰、逼真的声纳图像。通过实验发现，该方法在声纳图像仿真上取得很好的表现，且在噪声干扰环境下具有鲁棒的成像效果，说明深度学习方法在声呐图像仿真上的可行性，为复杂水声环境数据中的图像仿真提供了新的研究手段。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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