一种无人机航拍图像的小目标检测方法、装置

文档序号:37355912发布日期:2024-03-18 18:40阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种无人机航拍图像的小目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的无人机航拍图像的小目标检测方法,其特征在于,所述利用特征提取骨干网络对实时采集无人机航拍图像进行特征提取,得到无人机航拍图像的初始特征图,包括:

3.根据权利要求1所述的无人机航拍图像的小目标检测方法,其特征在于,所述利用改进的特征金字塔网络对所述初始特征图进行特征增强和特征细化,得到终极特征图,包括:

4.根据权利要求3所述的无人机航拍图像的小目标检测方法,其特征在于,利用所述特征金字塔细化模块在通道维度和空间维度上分别对所述特征图三进行特征细化,包括:

5.根据权利要求1所述的无人机航拍图像的小目标检测方法,其特征在于,在小目标模训练过程中,通过目标分类损失、边框回归损失和中心度损失计算小目标检测模型的总体损失;

6.一种无人机航拍图像的小目标检测装置,其特征在于,包括:

7.根据权利要求6所述的无人机航拍图像的小目标检测装置,其特征在于,所述特征增强细化模块的具体操作为:

8.根据权利要求7所述的无人机航拍图像的小目标检测装置,其特征在于,利用所述特征金字塔细化模块在通道维度和空间维度上分别对所述特征图三进行特征细化,包括:

9.根据权利要求6所述的无人机航拍图像的小目标检测装置,其特征在于,所述小目标检测模块中,通过目标分类损失、边框回归损失和中心度损失计算小目标检测模型的总体损失;


技术总结
本发明公开了一种无人机航拍图像的小目标检测方法、装置,包括:利用特征提取骨干网络对实时采集无人机航拍图像进行特征提取,得到无人机航拍图像的初始特征图;利用改进的特征金字塔网络对初始特征图进行特征增强和特征细化,得到终极特征图;利用训练好的小目标检测模型对终极特征图进行检测,得到无人机航拍图像的小目标检测结果;特征提取骨干网络包括依次相连的深度可分离卷积层、反向残差结构、组分离注意力模块,改进的特征金字塔网络包括上下文特征增强模块和特征金字塔细化模块。本发明能够提高特征提取网络对小目标的特征表达能力,提高小目标检测的检测精度。

技术研发人员:孙伟,沈欣怡,张小瑞,管菲,刘轩诚,赵宇煌,叶健峰,郭邦祺
受保护的技术使用者:南京信息工程大学
技术研发日:
技术公布日:2024/3/17
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