公开(公告)号：CN118485908A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410555614.X

申请日：2024-05-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 余乐安 ,  杨博 ,  林超然 ,  李怡朗 ,  陆思充 ,  乔明阳

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/09 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的水下目标识别方法，本发明涉及海洋探测技术领域，一种基于多模态融合的水下目标识别方法，将声呐数据、光学数据和声呐图像数据分别进行预训练，本发明的优点在于：通过设计多模态融合网络，将声呐数据、光学数据和文本描述的特征表示进行融合，可以更全面地利用不同模态数据的信息，来提高水下目标识别的准确性和鲁棒性；通过多层感知机和注意力机制的学习，可以优化不同模态数据的特征表示，使网络能够更好地捕捉数据之间的相关性和重要性，从而能够提高水下目标识别的效率；通过针对声呐数据和光学数据的特点来进行改进，可以提高数据的质量和表征能力，使深度残差网络能够更好地理解和区分不同类型的水下目标，从而提升识别准确度。