船舶目标识别方法及装置制造方法及图纸

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。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及目标检测，尤其涉及一种船舶目标识别方法及装置。

技术介绍

1、随着全球贸易和海洋资源开发的不断增长，海上交通流量显著增加，船舶在海上导航和管理中的重要性日益突出。然而，传统的船舶监控手段，例如雷达和自动识别系统（automatic identification system，ais），在面对复杂海况、恶劣气象条件以及高密度交通情况时，常常难以有效地识别和分类船舶目标。尤其在一些特定场景下，如船舶避碰、港口调度、非法捕捞监测等方面，对船舶目标识别提出了更高的要求。

2、传统的船舶目标识别分为主动声呐处理和被动声呐处理两种方式。通过主动声呐装置或被动声呐装置采集船舶目标的主动回波或被动辐射噪声，进行信号处理提取并分析图谱特征信息，判定船舶目标的典型特征，从而实现对船舶目标的识别。

3、传统的目标识别方法的优势在于它们在计算上通常更简单，更容易理解和实现，其劣势在于传统算法难以适应声学特征的多样性，只能刻画船舶目标的部分典型特征，并且它们缺乏自我学习和适应新情况的能力，这意味着在面临不断变化的海洋环境和船舶行为时，它们识别的准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种船舶目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别目标的声音信号之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过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，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过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，包括：

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述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之前，所述方法还包括：

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【技术特征摘要】

1.一种船舶目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别目标的声音信号之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过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，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过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，包括：

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾欣，
申请(专利权)人：威海晟南船舶技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：