旋转目标检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117853706A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311742713.0

    申请日:2023-12-18

    摘要: 本申请公开了一种旋转目标检测方法、装置、设备及介质,涉及目标检测技术领域。方法包括:将待检测的机载光电侦察图像输入旋转目标检测模型中;其中,所述旋转目标检测模型包括依次连接的图像输入层、骨干网络、颈部网络、检测头网络和检测结果输出层,所述骨干网络包括大核选择残差子块和前馈网络残差子块,所述大核选择残差子块包括第一大核卷积层,所述第一大核卷积层为重参数化结构;通过所述旋转目标检测模型输出所述机载光电侦察图像的检测结果。本申请通过模型重参数化技术提取更多特征,同时减少模型的参数,达到提高旋转目标检测的检测精度及推理速度的同时,解决了模型的检测精度与推理速度之间不平衡的问题。

    图像识别模型训练优化方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117576519B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410052667.X

    申请日:2024-01-15

    IPC分类号: G06V10/774

    摘要: 本发明公开了一种图像识别模型训练优化方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取至少一个新增训练图像和历史训练图像;分别对各所述历史训练图像进行掩码压缩,得到各个压缩训练图像;根据各所述压缩训练图像和各所述新增训练图像,对图像识别模型进行迭代优化。本发明实现了一种通过对历史训练图像进行压缩得到的压缩训练图像和新增训练图像,对图像识别模型进行迭代优化的方案,以提高迭代优化得到的图像识别模型的预测准确性。

    基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN117635665A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202410103937.5

    申请日:2024-01-25

    摘要: 本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法。该方法包括:基于位置滤波器,对目标在目标帧集中的位置进行定位,得到第一位置;若第一位置不可靠,基于位置重检测器,得到第二位置;若第二位置的置信度不小于第一预设阈值,根据第二位置与尺度滤波器,确定目标的尺度信息,并将第二位置与目标的尺度信息作为目标跟踪信息。本发明在确定第一位置后,根据第一位置的可靠性来确定是否需确定第二位置,进而根据第二位置与尺度滤波器确定目标尺度信息,以确定目标跟踪信息,通过计算结果的置信度以对后续跟踪进行指导,在复杂场景下具有良好的抗干扰能力、抗遮挡能力,提升了目标跟踪的效果与实用性。

    一种基于低脉冲能量激光发射器的激光测距机及方法

    公开(公告)号:CN115718300A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211445072.8

    申请日:2022-11-18

    IPC分类号: G01S17/10

    摘要: 本发明公开了一种基于低脉冲能量激光发射器的激光测距机及方法,包括激光器外壳,激光器外壳内设有泵浦源,泵浦源下方设有激光介质,激光介质一侧设有全反射镜,激光介质另一侧设有升降式可饱和吸收体组件,升降式可饱和吸收体组件的侧面设有半反射镜;所述激光器外壳外侧设有与半反射镜相对应的第一准直透镜,第一准直透镜外侧设有第二准直透镜,第二准直透镜的其中一束光连接有采样组件,采样组件连接有信号处理与驱动控制系统,信号处理与驱动控制系统连接有接收组件。通过调节升降式可饱和吸收体组件中可饱和吸收体与激光介质之间的相对位置,实现近距离目标和远距离目标的测距。本发明既能够实现近距离的测量,又能够实现远距离的测量。

    基于傅里叶卷积可见光和红外图像多尺度特征融合方法

    公开(公告)号:CN117058507B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311037544.0

    申请日:2023-08-17

    摘要: 本发明公开了一种基于傅里叶卷积可见光和红外图像多尺度特征融合方法,包括以下步骤:A、获取待融合的RGB图像和红外图像;B、通过多尺度特征提取器提取RGB图像和红外图像中的深层语义信息,得到具有深层语义信息的RGB图像和红外图像;C、通过快速傅里叶卷积模块对具有深层语义信息的RGB图像和红外图像进行多源信息融合处理,得到多源信息融合特征图;D、利用多尺度特征融合模块对多源信息融合特征图中不同层的特征进行融合,得到多尺度特征融合特征图;E、协方差池化模块采用全局协方差池化方式对多尺度特征融合特征图进行处理,得到综合融合的特征图。本发明将红外图像和RGB图像有效融合在一起,获得更全面、更准确的图像数据。

    一种面向光电吊舱侦察图像的轻量化场景分类方法

    公开(公告)号:CN117095208B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311037571.8

    申请日:2023-08-17

    摘要: 本发明公开了一种面向光电吊舱侦察图像的轻量化场景分类方法,包括以下步骤:A、通过数据获取模块获取待场景分类的图像,对待场景分类的图像进行预处理,得到预处理后图像;B、通过特征提取器提取预处理后图像中的深层语义特征图;C、基于特征提取瓶颈块构建轻量化场景分类网络;所述特征提取瓶颈块通过轻量空间特征提取模块使用部分卷积方式来提取特征图中的空间特征;通过注意力机制模块捕捉特征图中空间和通道间的非线性信息,并将有效的特征信息输入到轻量空间特征提取模块中;D、将深层语义特征图输入到轻量化场景分类网络中进行分类,得到图像的分类结果。本发明具有能够有效提高运算效率的特点。

    一种用于未知环境的多阶段着陆点粗选方法

    公开(公告)号:CN117456201A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311545716.5

    申请日:2023-11-20

    摘要: 本发明公开了一种用于未知环境的多阶段着陆点粗选方法,包括如下步骤:S1、将栅格地图中的高程值线性映射为0‑255图像灰度值,得到高程灰度图;S2、分层阈值模型根据不同的分割阈值对高程灰度图进行分割处理和边缘提取,得到分层阈值图:S3、通过分层阈值模型对分层阈值图进行掩膜处理,得到精细掩膜图像;然后通过分层阈值模型对分层阈值图中的掩膜区域执行DT距离变换,得到DT图像;S4、将DT图像与精细掩膜图像进行融合处理,得到掩膜距离转换图像;S5、对掩膜距离转换图像进行容量约束,得到密集潜在着陆点集;S6、对不同密集着陆点间的容量区域动态优化,得到候选着陆点集合。本发明可以准确且快速的粗选出适合无人机着陆的区域。