[发明专利]一种无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法在审
申请号: | 202110343582.3 | 申请日: | 2021-03-30 |
公开(公告)号: | CN112906658A | 公开(公告)日: | 2021-06-04 |
发明(设计)人: | 吴国强;孙浩惠;姜梁;王家星;包文龙;钱宇浛 | 申请(专利权)人: | 航天时代飞鸿技术有限公司;中国航天电子技术研究院 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06F9/50;G06N3/04 |
代理公司: | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人: | 巴晓艳 |
地址: | 100094*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 无人机 侦查 面目 标的 量化 自动检测 方法 | ||
1.一种无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、模型建立与训练:采用改进后的SSD算法对无人机侦查图像进行特征提取、标注框框回归和类别预测,完成模型训练;所述改进后的SSD算法为采用Squeeze Net替换VGG16作为前置基础网络,对目标图像进行特征提取;Squeeze Net增加若干个卷积层;
S2、利用训练好的模型对无人机侦查图像进行目标检测。
2.如权利要求1所述的无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法,其特征在于,步骤S1的具体步骤如下:
S1.1将无人机侦查图像输入用用Squeeze net替换VGG16后的SSD算法进行特征提取;
S1.2基于SSD算法内的多尺度检测,对所述无人机侦查图像中的目标进行检测和标识,得到候选区域;
S1.3根据所有候选区域的分类得分,通过非极大值抑制筛选出最终的目标区域。
3.如权利要求1或2所述的无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法,其特征在于,在模型训练时,采用多硬件并行计算;所述多硬件包括ARM、GPU、NPU。
4.如权利要求2所述的无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法,其特征在于,在步骤S1中,NPU处理常规卷积和全连接的计算,ARU处理数据缩放和数据映射,CPU处理剩余的数据计算。
5.如权利要求1所述的无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法,其特征在于,模型训练时进行整数量化,用浮点保存定点参数,使用int8代替原权重所用的float32。
6.如权利要求1所述的无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法,其特征在于,步骤S1中,Squeeze Net中增加2个卷积层fire10和fire11,选用4个卷积层fire5、fire9、fire10、fire11输出的特征图进行分类和检测框的回归计算。
7.一种实现权利要求1~6任意一项所述无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法的信息数据处理终端。
8.一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1-6任意一项所述的无人机侦查地面目标的轻量化自动检测方法。
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