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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053196A
主分类号：G06V40/18
分类号：G06V40/18;G06V10/143;G06V10/80;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/084;G06N3/09;G06N3/0475;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了基于扫视与凝视的单波段骨干网络架构的特征提取方法，包括：构建包含扫视网络、低尺度特征提取模块和多个尺度不同的凝视网络的骨干网络；获取单波段红外图像并输入至扫视网络，得到红外图像候选区域和增强红外图像；增强红外图像输入至低尺度特征提取模块，得到提取特征；提取特征和红外图像候选区域分别输入至第一个凝视网络，得到第一尺度特征；第一尺度特征和红外图像候选区域分别输入至下一个凝视网络，得到第二尺度特征，以此类推，直至最后一个凝视网络处理得到的尺度特征作为红外目标深度特征。能够主动、快速、准确地提取单波段图像中目标高维特征。
主权项：1.基于扫视与凝视的单波段骨干网络架构的特征提取方法，其特征在于，包括：构建包含扫视网络、低尺度特征提取模块和多个尺度不同的凝视网络的骨干网络；获取单波段红外图像并输入至所述扫视网络，得到红外图像候选区域和增强红外图像；所述增强红外图像输入至所述低尺度特征提取模块，得到提取特征；所述提取特征和所述红外图像候选区域分别输入至第一个凝视网络，得到第一尺度特征；所述第一尺度特征和所述红外图像候选区域分别输入至下一个凝视网络，得到第二尺度特征，以此类推，直至最后一个凝视网络处理得到的尺度特征作为红外目标深度特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于扫视与凝视的单波段骨干网络架构的特征提取方法
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