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一种使用组合特征的多阶段微弱目标图像检测方法

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摘要

本发明公开了一种使用组合特征的多阶段微弱目标图像检测方法，包括如下步骤：步骤1、在每一幅图像中，同时标注出目标检测对象和其父目标的位置；步骤2、数据处理：将上述父目标和检测对象的标注信息分开成两个输出；步骤3、建立模型，包括：a)输入图像模块；b)卷积特征提取模块：使用卷积神经网络作为特征提取骨干网络，生成下一步的图像特征图分别输入给父目标回归模块和任务目标回归模块；c)父目标回归模块：用于根据图像特征图预测父目标的位置；d)任务目标回归模块：使用图像特征图和父目标位置作为输入，进行第二阶段的回归操作，预测出任务目标的位置；步骤4、模型训练；步骤5、模型部署。本发明提出的方法可以解决特定场景下微弱目标检出率低的技术问题，并且没有显著提升模型的规模和算法的复杂度。

著录项

  • 公开/公告号CN114091518A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽深核信息技术有限公司;

    申请/专利号CN202111226450.9

  • 发明设计人 胡适;宋杉子;

    申请日2021-10-21

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 230031 安徽省合肥市蜀山区佛子岭路绿地蓝海国际大厦B座801

  • 入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2021112264509 申请日:20211021

    实质审查的生效

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