田杰
- 作品数：73 被引量：216H指数：8
- 供职机构：中国科学院声学研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院王宽诚博士后工作奖励基金国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程理学一般工业技术更多>>
- 水声成像中的目标识别与舰船辐射噪声识别
- 本文围绕着水声信号处理领域内的两个问题——水声图像目标识别和舰艇辐射噪声分类展开研究.其中水声图像目标识别以水下探雷为应用背景,由于水声信号的非平稳特性,以及水下环境的复杂,一般水声图像信噪比较差,而水雷目标相对来讲反射...
- 田杰
- 关键词：声纳目标识别支持向量机
- 文献传递
- 水下高分辨率声图中小目标的深度网络分类方法被引量：3
- 2019年
- 针对声成像数据缺少条件下的水下沉底小目标分类问题,提出一种深度网络分类算法。首先,采用高斯混合模型对声影区统计特性进行建模并提取声图阴影,在此基础上构建仿真数据集和真实数据集。将仿真数据集输入卷积神经网络进行训练,保留其特征提取部分,用于对真实数据集进行特征提取.重建网络分类部分并采用真实数据集的特征向量进行训练。结果表明,所提出的方法分类正确率可达88.24%,与6种对照方法相比平均分类正确率分别提升8.67%,20.47%,19.78%,11.59%,9.01%,11.58%。验证了所提出方法在小样本条件下具有较好对水下沉底小目标的分类能力。其学习曲线收敛到96.25%,仅比验证曲线高5.14%,说明在一定程度上缓解了过拟合问题。将改进的卷积神经网络应用于融合分类器,通过与逻辑回归分类器、支持向量机对目标进行分类并融合决策,正确率为93.33%,可进一步提高算法的正确率和稳定性.
- 朱可卿田杰田杰
- 关键词：卷积神经网络高分辨率水下高斯混合模型特征提取
- 一种应用于水下成像声纳的信号处理系统
- 本发明提供一种应用于水下成像声纳的信号处理系统，其特征在于，所述系统包含：数据采集模块，用于将目标反射的多路水声信号进行实时采样；数据处理模块，用于采用水声阵列信号处理方法和二维可视化处理方法将采样信号进行处理形成原始图...
- 周跃涛黄海宁刘纪元田杰
- 一种水下沉底小目标融合分类方法
- 本发明公开了一种水下沉底小目标融合分类方法，所述方法包括：获取待分类的水下沉底小目标的图像；将该图像输入预先训练好的三种分类器得到三个分类结果；所述三种分类器为Logistic分类器、SVM分类器和CNN分类器；按照预先...
- 朱可卿田杰黄海宁
- 文献传递
- 复杂背景下图像融合算法及信息融合系统评估研究
- 该文围绕着信息融合领域内的两个重要问题--图像像素级融合和信息融合系统的测试评估展开研究.针对以战场目标识别为背景的像素级融合问题,该文以小波变换为基础,应用分形理论,对基于区域分形特征的多算子图像融合算法进行了系统的研...
- 田杰
- 关键词：信息融合图像融合小波变换
- 文献传递
- 一种水雷目标的识别方法
- 本发明公开一种水雷目标的识别方法，包括：步骤10)获取声纳阵接收的目标的回波数据信号，计算所述回波数据信号的双谱特征；步骤20)对所述双谱特征进行优化，获取独立的双谱特征；步骤30)利用分类器比较训练获取的独立双谱特征和...
- 薛山花田杰黄海宁
- 文献传递
- 一种基于多视的水下目标分类系统及方法
- 本发明涉及一种基于多视的水下目标识别分类系统及方法，该方法基于模式识别系统且该系统的输入数据为多角度照射目标物体得到的多视数据，包含：数据获取和预处理的步骤，用于接收输入的多视数据对多视数据进行预处理；特征提取的步骤，该...
- 李昌志张扬帆田杰张春华
- 文献传递
- 基于纹理特征的合成孔径声纳图像目标检测研究被引量：4
- 2013年
- 随着成像声纳技术的发展,声纳图像的目标检测与识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要研究课题。合成孔径声纳图像含有丰富的纹理特征,而灰度共生矩阵具有丰富的特征参数,可以从不同的角度对纹理进行细致刻画。采用灰度共生矩阵可以描述合成孔径声纳图像纹理方面的特征,通过计算灰度共生矩阵在方位向和距离向的能量、相关性、对比度和熵值,并构造特征向量,可以对合成孔径声纳图像中的目标进行准确检测。从实验结果可以看出,基于纹理信息可以准确实现合成孔径声纳图像的目标检测。
- 陈强田杰刘维黄海宁张春华
- 关键词：合成孔径声纳目标检测纹理特征灰度共生矩阵
- 一种水下盲均衡系统及方法
- 本发明提供一种水下盲均衡系统，该系统包含：盲均衡器，其特征在于，所述的系统还包含：水下独立分量分析子系统，该子系统为盲均衡系统的预处理部分；其中，该独立分析子系统引入了不同的信道特征函数及高斯白噪声，并引入了判决逻辑，用...
- 丁雪洁刘纪元田杰黄海宁隋天宇
- 文献传递
- 一种合成孔径声呐图像目标分割方法被引量：12
- 2016年
- 合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像,使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型,结合马尔科夫随机场模型,将其应用于声呐图像水下目标(亮区)分割;通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数,并利用该参数使用Graph cut方法进行马尔科夫随机场图像分割,通过重复迭代,最后形成稳定的目标分割结果;对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割,结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能,可以改善目标分割的效果。
- 翟厚曦江泽林张鹏飞田杰刘纪元
- 关键词：图像分割马尔科夫随机场
