【摘 要】
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野外运动目标信号的背景噪声复杂,利用单模态声音信号进行野外目标分类识别率低且鲁棒性差。针对该问题,提出一种基于声震多模态融合的网络模型。借鉴DenseNet网络密集连接的思想改进时域卷积网络,从而对四通道声音信号和单通道震动信号进行深层次的特征提取,并将两种信号相互融合得到最终的目标分类结果。同时,使用带权重的损失函数解决因数据不均衡导致的泛化性能差的问题。实验结果表明,融合网络的识别准确率达到9
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所微系统技术重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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微系统技术重点实验室基金(6142804190304)。
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野外运动目标信号的背景噪声复杂,利用单模态声音信号进行野外目标分类识别率低且鲁棒性差。针对该问题,提出一种基于声震多模态融合的网络模型。借鉴DenseNet网络密集连接的思想改进时域卷积网络,从而对四通道声音信号和单通道震动信号进行深层次的特征提取,并将两种信号相互融合得到最终的目标分类结果。同时,使用带权重的损失函数解决因数据不均衡导致的泛化性能差的问题。实验结果表明,融合网络的识别准确率达到92.92%,较单模态输入网络提高了6.63%～9.46%,且该网络具有较强的鲁棒性。
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