[发明专利]一种基于深层融合神经网络的温度、亮度特征提取方法在审
| 申请号： | 202111503243.3 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114170446A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 邓贤明;张天才;李忠盛;刘增灿;陈知华;罗中华;吴非;吴法霖;徐塱;王森;朱凡;汪家辉;张翼翔;刘朋浩;代欣位 | 申请（专利权）人： | 中国兵器工业第五九研究所 |
| 主分类号： | G06V10/60 | 分类号： | G06V10/60;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市嘉允启行专利代理事务所(普通合伙) 50243 | 代理人： | 胡柯 |
| 地址： | 400039 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 一种基于深层融合神经网络的温度、亮度特征提取方法，具体方法为：1)采集样本数据；2)生成模拟数据；3)提取目标外形轮廓；4)构建深层融合神经网络特征模型；5)提取试验样件温度、亮度特征。本发明可以高效率的构建复杂自然环境下弱小目标的亮度、温度特征提取模型，为典型恶劣自然环境下伪装特征试验样件的温度、亮度特征长时间监测提供技术储备，有利于试验样件温度、亮度等功能指标的退化规律研究、环境适应性评价与典型环境的服役寿命评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 融合 神经网络 温度 亮度 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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