[发明专利]一种基于轻量化神经网络模型的空间目标部件识别方法有效
| 申请号： | 201910943608.0 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112580407B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 赵高鹏;韦雷;薄煜明;王超尘;范佳杰;黄皓冉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化神经网络模型的空间目标部件识别方法，该方法步骤包括：首先使用三维软件生成空间目标的图像数据、并进行人工标注作为训练数据集；然后构建轻量化神经网络模型，并使用训练数据集对模型进行训练；最后使用训练好的轻量化神经网络模型进行空间目标部件识别，得到最终的识别结果。本发明所述方法能够解决空间环境复杂多变情况下目标特征提取困难、星载平台计算资源有限等情况下的部件识别，具有内存占用少、计算量小、识别准确的特点，能够实现典型部件帆板、本体和天线的有效识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 神经网络 模型 空间 目标 部件 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910943608.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种纳米材料及其制备方法
- 下一篇：用于对车辆液压制动系统处理的设备
