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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种基于LSTM网络的水面多目标运动状态估计轻量化方法，包括以下步骤：获取水面目标运动状态历史信息并进行预处理；利用预处理后的水面目标运动状态历史信息对Social‑LSTM网络进行预训练，得到水面多目标运动状态预训练模型；基于掩码模型对水面多目标运动状态预训练模型的权重矩阵进行非结构化剪枝，并对剪枝后的模型进行重训练，得到水面多目标运动状态重训练模型；基于水面多目标运动状态重训练模型进行多目标运动状态估计。与现有技术相比，本发明能够克服基于深度学习的水面多目标运动状态估计算法的硬件需求高、模型泛化性差的缺陷，大大提高针对水面多目标的运动状态估计的效率。
主权项：1.一种基于LSTM网络的水面多目标运动状态估计轻量化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取水面目标运动状态历史信息并进行预处理；利用预处理后的水面目标运动状态历史信息对Social-LSTM网络进行预训练，得到水面多目标运动状态预训练模型，其中，Social-LSTM网络输入固定长度的目标历史运动信息，利用LSTM网络的时间序列特征提取能力，捕捉目标的历史运动状态信息，利用Group层嵌入相邻目标位置信息并考虑船舶航行避碰规则，利用LSTM单元推测隐藏状态信息，预测目标下一时刻的位置信息；基于掩码模型对水面多目标运动状态预训练模型的权重矩阵进行非结构化剪枝，并利用预处理后的水面目标运动状态历史信息对剪枝后的模型进行重训练，得到水面多目标运动状态重训练模型；基于水面多目标运动状态重训练模型进行多目标运动状态估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于LSTM网络的水面多目标运动状态估计轻量化方法
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