[发明专利]低能见度下的小目标检测方法和系统在审
| 申请号： | 201911019371.3 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110807384A | 公开（公告）日： | 2020-02-18 |
| 发明（设计）人： | 高明柯;杜欣军;逄涛;王熠;郭威;刘鹏飞;冒睿瑞;张浩博;于楠 | 申请（专利权）人： | 华东计算技术研究所（中国电子科技集团公司第三十二研究所） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 201800 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种低能见度下的小目标检测方法和系统，使用RefineDet作为检测器，采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强对目标图像进行处理，得到增强图像，使用锚点细化模型滤除增强图像中的负锚点，建立锚点细化模型与目标检测模型之间的关联关系，基于关联关系将锚点细化模型中的特征图像分享到目标检测模型中进行回归和预测类别，并输出识别结果。在低亮度、背光、环境模糊的情况下，采用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法降低了不同光照下图像的敏感度，减少了噪声，提高了小目标被卷积神经网络提取后的特征性；通过高层语义特征与底层特征的融合，获得感受野丰富、细节充足、内容抽象的特征，提高了小目标的辨析度。 | ||
| 搜索关键词： | 能见度 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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