一种海上目标跨模态个体识别方法

1.一种海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于步骤包括：

2.如权利要求1所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于：三个图像输入端分别用于输入可见光图像、红外图像和sar图像。

3.如权利要求1所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于：所述多尺度特征提取网络包括若干依次串联的若干入网模块，通过其中最后个入网模块得到个不同尺度的特征图，所述个不同尺度的特征图构成多尺度特征提取网络所输出的多尺度模态特征。

4.如权利要求3所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于：所述特征融合模块包括个与多尺度模态特征的不同尺度特征图一一对应的处理支路，特征融合模块所输入的两个多尺度模态特征的同一尺度的特征图输入到对应的处理支路中进行如下处理：先将特征图进行拼接，然后通过卷积展开为特征向量，再通过一层连接层调整大小，得到该尺度的融合特征；

5.如权利要求1所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于，步骤2包括：

6.如权利要求5所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于，步骤2-2中构建混合样本对的方式为：

7.如权利要求6所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于，自适应阈值三元组损失的计算方式为：

8.如权利要求1至7任一所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于，步骤3包括：

9.如权利要求8所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于：步骤3-3中如果所有第一二分类结果的最大值小于等于预设阈值，则将当前待识别图像作为不明身份图像，人工标注其目标的身份，然后将其加入到数据库中。

10.如权利要求8所述的海上目标跨模态个体识别方法，其特征在于：所述阈值为0.5。