[发明专利]基于双级联深度网络的无人机多特征点检测方法及装置有效
| 申请号： | 202010925838.7 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112070085B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 胡天江;李铭慧;郑勋臣;张嘉榕;朱波 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双级联深度网络的无人机多特征点检测方法及装置。所述方法包括：在采集的每一无人机图像中对无人机的多个特征区域进行类别及边界框标注，得到对应的训练图像；将每一所述训练图像输入预先构建的边界框定位网络进行训练，使所述边界框定位网络输出多个特征区域预测框；根据每一所述特征区域预测框提取对应的感兴趣区域，将所有所述感兴趣区域输入预先构建的特征点回归网络进行训练；通过由训练后的所述边界框定位网络和所述特征点回归网络组成的双级联深度网络对待检测图像进行多特征点检测，得到多个特征点坐标。本发明能够实时稳定且准确地检测无人机的多个特征点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 深度 网络 无人机 特征 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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