亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Target Classification in Unattended Ground Sensors With a Two-Stream Convolutional Network

计算机科学 过度拟合 光谱图 模式识别(心理学) 人工智能 信号(编程语言) 卷积神经网络 频道(广播) 语音识别 深度学习 人工神经网络 计算机网络 程序设计语言
作者
Yanling Qian,Hongying Tang,Yue Ran,Baoqing Li
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (4): 3747-3755 被引量:2
标识
DOI:10.1109/jsen.2022.3226466
摘要

Field motion target classification is the classification of ground motion targets such as personnel, wheeled, and tracked vehicles. The common classification methods are to use a single signal such as acoustic or seismic signal as input, which extracts less in-depth information than multimodal. In order to improve the accuracy of field target classification and recognition, an acoustic–seismic multimodal fusion network model with two-stream networks, i.e., WaveNet based on the raw audio and LMNet based on logmel spectrogram, is proposed. This article first introduces asymmetric convolution to extract time–frequency information separately and designs a temporal attention module to enable the network to make full use of the relevant temporal information in different channels. Then, the proposed network is used to extract and fuse the depth features of the four-channel acoustic signal and the single-channel seismic signal to obtain the final target classification results. Meanwhile, a data enhancement scheme is explored in order to avoid the possible overfitting caused by the limited training data. Notably, the model achieves 86.07%, 92.56%, and 98.08% classification accuracy on the seismic, acoustic, and acoustic–seismic datasets, respectively, and the classification accuracy of the multimodal model is significantly higher than that of the unimodal model. The ablation study shows that the classification accuracy of the framework is improved by 0.62–6.83% compared to the pure nets. Compared with existing deep-learning models, the best result of multimodal model demonstrates a relative improvement of 2.05%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI5应助sljzhangbiao11采纳,获得10
3秒前
又来注水了完成签到,获得积分10
14秒前
快乐海豚完成签到 ,获得积分10
20秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
科研狗的春天完成签到 ,获得积分10
27秒前
Lucas应助董可以采纳,获得10
34秒前
40秒前
Aqib发布了新的文献求助10
45秒前
46秒前
科研通AI5应助西瓜嘻嘻嘻采纳,获得10
49秒前
吴昕昕发布了新的文献求助10
51秒前
未晚完成签到 ,获得积分10
53秒前
香蕉觅云应助Aqib采纳,获得10
57秒前
早晨发布了新的文献求助10
1分钟前
孤鸿.完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
彭于晏应助11采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
吴昕昕完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
iwaking完成签到,获得积分10
1分钟前
hxn发布了新的文献求助30
1分钟前
通通发布了新的文献求助10
1分钟前
早晨完成签到,获得积分10
1分钟前
Lucas应助通通采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
WANG完成签到,获得积分10
1分钟前
有机发布了新的文献求助10
1分钟前
摆渡人完成签到,获得积分10
1分钟前
提桶跑路完成签到 ,获得积分10
1分钟前
温柔的天奇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
实验耗材完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
lhlhl完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
小小林发布了新的文献求助10
2分钟前
zl13332完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
通通完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990020
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532077
关于积分的说明 11256276
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805139
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228