[发明专利]一种无人机巡检多尺度融合检测方法

权利要求书

1.一种无人机巡检多尺度融合检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：数据集丰富：通过对图片采取翻转、平移、噪音化等手段，丰富数据集，形成不同的尺度空间；

步骤2：尺度空间特征提取：对于不同的尺度空间，进行图像块训练，得到其网络输出的残差；

步骤3：尺度空间残差信息融合：将不同尺度空间的残差信息进行融合，得到融合后的残差，并得到最终重建图像P^F(x)；

步骤4：损失函数：使用均方程差作为网络的损失函数，得到整体的损失函数；

步骤5：描点框：最终将较大的特征图分配给小目标更为准确的描点框。

2.根据权利要求1所述的一种无人机巡检多尺度融合检测方法，其特征在于：所述在步骤1中，尺度空间的数量为4个，并按S1、S2、S3和S4代表。

3.根据权利要求1所述的一种无人机巡检多尺度融合检测方法，其特征在于：所述在步骤2中，网络输出残差公式为：∫^S(x)＝W^S×H^s+b^s，其中H为残差学习网络输出的特征图，W为卷积的权值，b为偏置项。

4.根据权利要求1所述的一种无人机巡检多尺度融合检测方法，其特征在于：所述在步骤3中，残差信息融合公式为：∫^F(x)＝m×∫^S(x)+(1-m)×∫^S(x)，其中m表示尺度空间预测残差的权重。

5.根据权利要求1所述的一种无人机巡检多尺度融合检测方法，其特征在于：所述在步骤3中，重建图像公式为：P^F(x)＝∫^F(x)+x。

6.根据权利要求1所述的一种无人机巡检多尺度融合检测方法，其特征在于：所述在步骤4中，损失函数公式为：