[发明专利]一种基于深度学习的低空无人机目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010401407.0 | 申请日： | 2020-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN111666822A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 闫梦龙;马益杭;王书峰;陈凯强 | 申请（专利权）人： | 飒铂智能科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 266237 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的低空无人机目标检测方法及系统，包括：采集目标区域内的光学影像信息；基于EConvBlock卷积方式对所述光学影像信息进行特征提取得到特征图；构建多个不同尺度的卷积层，依次对所述特征图进行处理，以确定所述光学影像信息是否存在无人机，及无人机的位置；提高了单个卷积模块的感受野，特征提取器使用更少的卷积模块数量即可达到大的感受野，减少计算量和计算冗余；本发明结合了无人机目标特点，约束默认边界框的长宽比为1∶1，减少搜索空间，提高检测准确率；本发明的技术方案结合无人机防御系统的综合防御体系，限定尺度搜索范围并采用非线性尺度搜索，加大近目标检测密度，提高综合防御性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 低空 无人机 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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