【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种水下目标探测方法，具体地说是一种基于声谱图的目标探测方法及分类模型。
技术介绍
1、目前，水声学和水声工程已经成为热门的研究领域，而水声目标探测是水声领域的重要研究方向和技术难题。在复杂的海洋环境中，水声被动探测阵列可通过分析收集到的水声信号来识别潜在目标。然而，海洋环境的持续变化以及水声信号的复杂性使得目标信号的识别变得更加困难，因此提升目标信号的探测准确性成为当前迫切需要解决的问题。与此同时，随着人工智能领域的不断发展，智能分类技术为水声目标探测提供了多种新方法和思路。
2、在原始的水声目标探测任务中，通常由人工完成，主要依靠观察者的主观意识和经验来判断声纳收集到的声音信号是否存在目标。然而，人工检测过程很难长时间连续检测的实际需求，特别是在面对原始声学数据量激增、噪声更加严重的情况下。近年来，数字信号处理技术的发展使得目标探测的准确率大幅提升，并且人工智能技术也得以应用其中。然而，基于监督学习的水声目标探测技术需要大量有标签数据，面对数据稀少、数据标注困难的水声目标探测领域，在小样本情况下识别准确率明...
【技术保护点】
1.一种基于声谱图的目标探测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声谱图的目标探测方法，其特征在于，步骤S2中绘制声谱图的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的基于声谱图的目标探测方法，其特征在于，步骤S3中进行训练和分类的具体方式为：
4.一种用于目标探测的分类模型，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的用于目标探测的分类模型，其特征在于，所述低级特征提取模块包括第一卷积层和十六个瓶颈块；
6.根据权利要求5所述的用于目标探测的分类模型，其特征在于，每个瓶颈块均包括三个卷积层。
7.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于声谱图的目标探测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声谱图的目标探测方法，其特征在于，步骤s2中绘制声谱图的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的基于声谱图的目标探测方法，其特征在于，步骤s3中进行训练和分类的具体方式为：
4.一种用于目标探测的分类模型，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的用于目标探测的分类模型，其特征在于，所述低级特征提取模块包括第一卷积层和十六个瓶颈块；
6.根据权利要求5所述的用于目标探测的分类模型，其特征在于，每个瓶颈块均包括三个卷积层。
7.根据权利要求5所述的用于目标探测的分类模型，其特征在于，所述多尺度高级特征提取模块包括第一卷积结构、第二卷积结构、第三卷积结构、第四卷积结构...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宝其，张恺睿，黄敏，肖仲喆，刘晨阳，王飞，王炳深，
申请(专利权)人：玄尊河北医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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