[发明专利]一种基于深度学习的红外运动目标识别方法在审
| 申请号： | 202210194141.6 | 申请日： | 2022-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN114612509A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 刘聆;彭波;刘冬云 | 申请（专利权）人： | 长沙一扬电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410008 湖南省长沙市开福区芙蓉北路街*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的红外运动目标识别方法，在Yolo V4骨架网络的每一个残差块中加入注意力模块，三个预测分支中，每个预测分支的最后一个卷积层之前也加入注意力模块；对于输出的特征图，每一幅都在空间维度上进行全局平均池化和最大池化，结果分别输入权值共享的三层全连接网络，得到一维的通道注意力；对于卷积层的输出，在通道维度上进行最大池化和平均池化，将两者在通道维度上相连，输入卷积层，结果经过损失函数，得到单通道的二维空间注意力；通道注意力和空间注意力先后与特征图相乘，得到优化后的特征图。本发明在卷积神经网络中加入了注意力模块，有效增强网络对有效特征的敏感度，方便嵌入已有网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 红外 运动 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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