申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2023-06-25

公开（公告）日：2023-10-03

公开（公告）号：CN116843883A

主分类号：G06V10/20

分类号：G06V10/20;G06V10/40;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开

摘要：本发明涉及目标检测技术领域，提出一种基于暗变换特征等变的黑暗目标检测方法及系统，其中包括以下步骤：将常光图像输入对成像过程中产生的物理传感器噪声进行分析与建模而得到的物理噪声模型，得到经过暗变换的低光图像；将常光图像与低光图像输入检测器，其中，检测器内配置有特征等变转换网络，用于生成常光图像与低光图像对应的第一特征向量，以及由第一特征向量转换得到的包含非线性信息的第二特征向量；利用根据第一特征向量与第二特征向量确定的用于特征等变的一致性损失确定检测器的训练损失，对训练损失进行优化，并通过经过优化的训练损失对检测器进行更新；将待检测的图像输入完成更新的检测器，得到黑暗目标检测结果。

主权项：1.一种基于暗变换特征等变的黑暗目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对成像过程中产生的物理传感器噪声进行分析与建模，得到物理噪声模型；将常光图像输入所述物理噪声模型，得到经过暗变换的低光图像；S2：将所述常光图像与所述低光图像输入用于黑暗目标检测的检测器，其中，所述检测器内配置有特征等变转换网络，用于生成常光图像与低光图像对应的第一特征向量，以及由所述第一特征向量转换得到的包含非线性信息的第二特征向量；S3：根据所述第一特征向量与所述第二特征向量确定用于特征等变的一致性损失，并利用所述一致性损失确定所述检测器的训练损失，对所述训练损失进行优化，并通过经过优化的训练损失对所述检测器进行更新；S4：将待检测的图像输入完成更新的检测器，得到黑暗目标检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种基于暗变换特征等变的黑暗目标检测方法及系统

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