[发明专利]基于深度神经网络的遥感影像车辆目标识别模型及方法有效
| 申请号： | 202110442345.2 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN112926552B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 周黎鸣;郑昌;闫好鑫;左宪禹;刘成;韩宏宇;黄祥志;刘扬 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络的遥感影像车辆目标识别模型及方法。该模型将Yolov4网络结构中PANet网络中的卷积块替换为倒置残差模块，具体为：将PANet网络中上采样单元自下而上依次连接的两层卷积块均替换为倒置残差模块，并分别定义为第一倒置残差模块和第二倒置残差模块；将PANet网络中下采样单元自上而下依次连接的两层卷积块均替换为倒置残差模块，并分别定义为第三倒置残差模块和第四倒置残差模块；在第二倒置残差模块和第三倒置残差模块之间新增一个倒置残差模块，并定义为第五倒置残差模块，所述第五倒置残差模块用于对输入的图像进行下采样。本发明对阴影遮挡等复杂环境下的车辆目标识别更精确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 遥感 影像 车辆 目标 识别 模型 方法 | ||
【主权项】：
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