买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于卷积神经网络的舰船声尾流检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115510898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211087636.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于卷积神经网络的舰船声尾流检测方法是由杨长生;苟文博;梁红设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的舰船声尾流检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的舰船声尾流检测方法，属于目标检测领域。包括采集有尾流和无尾流时散射回波信号，对采集到的散射回波信号进行预处理，对预处理后的散射回波信号做小波变化得到小波系数矩阵，将时频特征图像集按照一定的比例划分为测试集和训练集，搭建卷积神经网络进行训练，利用训练好的模型进行测试，实现舰船尾流目标检测。本发明方法利用卷积神经网路挖掘更深层次的信息，提高了低信噪比下的检测准确率。

本发明授权一种基于卷积神经网络的舰船声尾流检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的舰船声尾流检测方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：采集有尾流和无尾流时散射回波信号；分别采集检测平台在不同深度、不同速度、不同信号发射角度以及发射不同信号频率和形式下的有尾流和无尾流时散射回波； 步骤2：对采集到的散射回波信号进行预处理，滤除不在频响范围内的噪声； 步骤3：对预处理后的散射回波信号做小波变化得到小波系数矩阵，然后进行可视化得到时频特征图像集； 步骤4：将时频特征图像集按照一定的比例划分为测试集和训练集，并对每一张时频图标注对应的标签； 步骤5：综合考虑网络的检测准确率、计算量和占用内存的大小，搭建卷积神经网络；所述的卷积神经网络为WakeNet检测网络，WakeNet由三个普通卷积层、四个bottleneck结构和一个全局平均池化层构成，输入网络的时频图首先经过卷积核大小为3×3的卷积层捕获宏观特征，之后经过四层bottleneck结构获取更深层次的特征，然后经过卷积核大小为1×1的卷积层提高网络的非线性分类性能，随后采用全局平均池化层对特征矩阵进行降维，最后采用卷积核大小为1×1的卷积层作为全连接层输出分类结果； 步骤6：使用训练集训练和优化卷积神经网络； 步骤7：将待测数据经过预处理、时频特征提取之后，通过优化好的神经网络模型给出检测结果，实现舰船尾流目标检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。