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[发明专利]基于级联组合网络的大地背景小目标识别方法-CN202211656006.5在审
发明人：张维光;苏鹏创;冀文欢 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联组合网络的大地背景小目标识别方法，主要解决现有技术在对地观测动态和复杂大地背景下不易实现与小目标区域粗分割和小目标识别的问题。其方案是：构建、增强、标注、转换和划分大地背景小目标可见光图片数据集；基于现有的语义分割模型，通过引入注意力机制、多尺度小目标特征融合结构、残差网络构建大地背景小目标分割模型，并对其进行训练实现对背景和小目标的区域粗分割；对现有的小目标检测模型进行训练得到大地背景下小目标识别模型，使用该模型完成对粗分割后且经预处理后图片的再识别。本发明提高了空对地观测复杂、多变大地背景与小目标间的区域粗分割和识别精度，可用于遥感图像、交通监控、自动驾驶多种场景。
基于级联组合网络大地背景目标识别方法

[发明专利]一种轻量化神经网络的空对地观测多目标识别方法-CN202211068951.3在审
发明人：张维光;冀文欢;张发强;吴银花;范照晋;于佳;苏鹏创 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量化神经网络的空对地观测多目标识别方法，具体包括S1：建立多目标识别图像数据库；S2：多目标识别图像数据预处理，划分训练集与测试集；S3：对YOLOv5s神经网络结构进行优化；S4：设置初始训练超参数，将多目标识别图像数据库的训练集部分输入优化后的YOLOv5s神经网络模型进行预训练；S5：对优化后的YOLOv5s神经网络模型进行剪枝，然后在多目标识别图像数据库的训练集上对剪枝后的轻量化神经网络模型进行再训练；S6：将剪枝后的轻量化神经网络模型部署在机载嵌入式系统中，对空对地视角下的目标进行识别。该发明的技术效果为有效解决卷积神经网络模型部署在硬件平台资源受限条件下的需求。
一种量化神经网络空对地观测多目标识别方法