[发明专利]一种基于密集卷积块神经网络的目标融合检测系统及方法在审
| 申请号： | 202110340201.6 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112949579A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 敬忠良;押莹;潘汉;彭湃;袁煜 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于密集卷积块神经网络的目标融合检测系统及方法，涉及航空目标融合检测领域，包括编码器、融合层、解码器和检测网络四个部分，所述编码器用来提取图像特征，由两部分构成，分别是卷积层和密集块；所述融合层采用两种融合策略：1)特征图相加融合策略，2)L1‑范数softmax融合策略；所述解码器用来接收融合后的所述特征图，来重构最终融合图像；最后将所述最终融合图像送入YOLO‑v3目标检测网络来完成目标检测的任务。本发明从视觉效果上看，航拍图像中目标的边界更清晰了，提高了目标检测的准确率，在推理计算系统上证明了该目标检测系统较好的泛化能力，也验证了算法在困难样本上的有效性，在对地观测、安全监视等领域中有广泛应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密集 卷积 神经网络 目标 融合 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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