[发明专利]一种基于神经网络覆盖率的飞行器目标识别方法在审
| 申请号： | 202310246915.X | 申请日： | 2023-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN116935151A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 陈鹏鹏;王若;邢晨光;刘波;王新;张子元;韩宗昌 | 申请（专利权）人： | 中国航空研究院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/082 |
| 代理公司： | 中国航空专利中心 11008 | 代理人： | 张淑华 |
| 地址： | 100012 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于神经网络覆盖率的飞行器目标识别方法。本发明通过分析目标检测模型的测试结果，对基于深度神经网络的检测模型的神经元和神经元之间的连接进行剪枝，自适应调整模型的结构，以优化目标检测的精度，同时加快“智能测试+机器学习”闭环收敛。利用神经网络覆盖率量化了深度神经网络的激活程度，利用采集的航空图像数据对模型进行训练，无需基于图像数据生成候选框，这种做法降低了目标识别模型训练的时间成本，通过反向传播和参数微调可以高效地获取可应用于航空图像检测任务的智能模型，以满足航空领域对任务执行的高实时性和强机动性的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 覆盖率 飞行器 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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