公开(公告)号：CN118628715A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410721749.9

申请日：2024-06-05

申请人： 西安理工大学

发明人： 石争浩 ,  马品三 ,  马城城 ,  尤珍臻 ,  杨秀红 ,  贾萌 ,  冯亚宁 ,  赵明华 ,  都双丽 ,  樊嘉旺 ,  梁湘

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V20/17 ,  G06V10/32 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明公开了基于局部和全局信息融合的动态感知小目标检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，对数据集中已划分好的训练集和测试集中的图像进行预处理，预处理好的训练集和测试集的图像X和Y；步骤2，构建局部和全局信息融合的动态感知小目标检测网络模型，该模型包括特征提取模块、PAnet特征融合模块及检测头；步骤3，采用步骤1预处理好的训练集图像X对步骤2构建的模型进行训练；步骤4，将步骤1处理的测试集图像Y放入步骤3训练好的模型，最终得到广域航拍图像的小目标检测结果。本发明针对广域航拍图像小目标特征易丢失、目标易形变、复杂背景高等问题进行改善，进而提升对广域航拍图像中小目标的检测能力。

公开(公告)号：CN118691929A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410698735.X

申请日：2024-05-31

申请人： 西安理工大学

发明人： 石争浩 ,  樊嘉旺 ,  尤珍臻 ,  冯亚宁 ,  贾萌 ,  杨秀红 ,  都双丽 ,  石程 ,  赵明华 ,  梁湘 ,  马品三 ,  杨鸣丽

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V20/17 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了基于空频特征融合检测头的无人机目标检测方法，具体包括如下步骤方法：步骤1，输入公开数据集，并划分为训练集和测试集；步骤2，对训练集和测试集中的图片进行预处理，得到图片X；步骤3，构建无人机场景下基于空频特征融合检测头的YOLO目标检测网络模型；步骤4，对步骤3构建的无人机场景下空频特征融合检测头的YOLO目标检测网络模型进行训练；步骤5，将步骤2预处理后的测试集图片放入步骤4训练好的模型，最终得到带有检测框的无人机图像。本发明通过级联注意力增加全局信息提高了在背景复杂、场景拥挤下的检测能力，通过空频特征融合检测头解决尺度变化大的检测难题并提高了整体的检测性能。