[发明专利]一种基于深度神经网络的伪装目标检测识别方法在审
| 申请号： | 202110812766.X | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113449727A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 李晓冬;李新德;张琮委;罗子娟;李雪松 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210046 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度神经网络的端到端的伪装目标的检测识别方法。该方法设计了一种‘分割‑识别’的双路神经网络。‘分割’路利用目标的整体图像信息，以反注意力卷积模块为主体，加入了Receptive Field Block以保证网络获得更大的感受野，其整体设计上采用了U‑net网络结构，能够更有效、精准的捕获伪装目标的颜色、纹理等深度视觉特征。‘识别’路采用双分支的Resnet结构，将目标像素信息转换为语义信息，以识别具体的目标类型。实验结果表明，该方法能够有效解决常规目标检测识别方法对于伪装目标难以检测、难以完整分割等问题，在多种复杂环境下如海洋、丛林、雪地、沙漠等区域中，有效分离并识别多种伪装目标如动植物、人体、军事设施等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 伪装 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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