[发明专利]一种基于深度学习的高光谱图像伪装目标检测方法在审
| 申请号： | 202010135340.0 | 申请日： | 2020-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN111368712A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 闫超;张伊慧;付强;王正伟;胡友章;王志勇 | 申请（专利权）人： | 四川九洲电器集团有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01V8/10 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 夏琴 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高光谱图像伪装目标检测方法，包括如下步骤：a.构建高光谱数据集：包括高光谱数据集的采集、预处理、划分和标注的步骤，得到训练数据集和测试数据集；b.构建目标检测模型：使用开源的Mask R‑CNN模型，并针对输入的高光谱数据集对Mask R‑CNN模型进行调整，构建目标检测模型；c.训练模型：使用训练数据集对步骤b构建的目标检测模型进行训练；d.测试模型：使用步骤c训练后的目标检测模型对测试数据集进行检测识别。本发明利用基于深度学习的目标检测模型，同时利用高光谱图像的光谱维和空间维信息，实现了伪装目标的定位分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光谱 图像 伪装 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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