[发明专利]一种基于分层关注深度卷积神经网络的方位历程图中航迹检测与提取方法有效
| 申请号： | 202110502783.3 | 申请日： | 2021-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN113239775B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 杨宏晖;于传林 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/30;G06V10/36;G06N3/0464;G06V10/774;G06T7/73;G01C21/20;G01S15/93 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 陈星 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于分层关注深度卷积神经网络的方位历程图中航迹检测与提取方法，通过模块化的方式构建HADCNN模型，来模拟人类视觉由整体到局部的过程，同时实现分层关注；通过方位历程图混合灰度预处理的方法，实现了噪声干扰滤除和航迹增强。HADCNN模型中，航迹区域检测模块负责检测与提取整张方位历程图中航迹区域，区域中航迹位置检测与提取模块负责检测与提取包含航迹区域的局部图像中的航迹。方位历程图中航迹检测与提取方法采用预处理的方法增强航迹、抑制噪声，实现类间特征差别的增加，并减少后续网络的运算成本，提高了检测与提取效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 关注 深度 卷积 神经网络 方位 历程 航迹 检测 提取 方法 | ||
【主权项】：
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