公开(公告)号：CN118279711A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410363440.7

申请日：2024-03-28

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张兰 ,  叶小小 ,  吴雄斌 ,  余亮 ,  岳显昌

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的RD谱图成分自动识别方法及系统。获取多幅RD谱图像，标记每幅RD谱图像的多个标注的不规则像素框、每幅RD谱图像的每个标注的不规则像素框的成分类别；结合RD谱图成分识别网络进行成分识别，得到每幅RD谱图像的多个预测的不规则像素框、每幅RD谱图像的每个预测的不规则像素框的成分类别，进一步构建损失函数模型，通过梯度下降训练得到训练后RD谱图成分识别网络；将实时RD谱图像输入至训练后RD谱图成分识别网络进行成分识别，得到实时RD谱图像的多个预测的不规则像素框、每幅RD谱图像的每个预测的不规则像素框的成分类别。本发明能够更加精确和快速适用于高频天地波雷达RD谱图成分的自动识别。