一种基于深度学习的野外车辆识别方法

本发明涉及一种基于深度学习的野外车辆识别方法，包括：步骤S1，通过传感器采集目标车辆产生的原始声音信号和震动信号；步骤S2，分别对采集到的原始声音信号和震动信号进行特征提取，分别得到声音信号以及震动信号的频谱图；步骤S3，将所述声音信号频谱图和震动信号频谱图分别输入至并行的MobileNet V1网络，得到声音信号和震动信号的特征图并将两者拼接融合；步骤S4，将所述拼接融合后的特征图输送至Softmax层，使用Softmax函数识别出目标车辆的种类。本发明融合声音震动信号来识别野外车辆，拥有较高的识别率，并且本发明基于深度学习的识别方法具有较强的泛化能力。
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
易强 | 覃荣华 | 李宝清 | 陈益刚