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公开(公告)号:CN116188999B
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310460965.8
申请日:2023-04-26
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光和红外图像数据融合的小目标检测方法,包括:采集待检测目标在各种环境条件下的可见光图像、红外图像;搭建通道注意金字塔网络对输入两种图像进行特征提取,将预定义三维锚框投影到两种特征图上,搭建转置卷积优化上采样,设置用于检测小目标的检测层;搭建ELU激活函数的卷积层,使用匹配ELU激活函数,同时在主干网络引入GSA注意力模块,通过设置Buff域分类器允许模型从多个数据集中学习其特征提取能力,提高在数据较少的数据集的检测性能。本发明利用各种环境条件下的可见光、红外图像来弥补维度信息的缺失,解决如何在混乱的环境中提高对小目标的检测精度的问题。
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公开(公告)号:CN116188999A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202310460965.8
申请日:2023-04-26
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光和红外图像数据融合的小目标检测方法,包括:采集待检测目标在各种环境条件下的可见光图像、红外图像;搭建通道注意金字塔网络对输入两种图像进行特征提取,将预定义三维锚框投影到两种特征图上,搭建转置卷积优化上采样,设置用于检测小目标的检测层;搭建ELU激活函数的卷积层,使用a‑CIOU匹配ELU激活函数,同时在主干网络引入GSA注意力模块,通过设置Buff域分类器允许模型从多个数据集中学习其特征提取能力,提高在数据较少的数据集的检测性能。本发明利用各种环境条件下的可见光、红外图像来弥补维度信息的缺失,解决如何在混乱的环境中提高对小目标的检测精度的问题。
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