[发明专利]一种多尺度特征提取及融合方法及装置

摘要

本发明公开了一种多尺度特征提取及融合方法及装置，属于特征提取及融合，要解决的技术问题为如何在减少噪声和冗余数据的前提下，实现多尺度特征提取和融合。方法，通过多个Faster R‑CNN深度学习网络进行多尺度特征提取，得到多组不同的特征集，并对上述多组不同的特征集进行DCA特征融合，所述每个特征集均包括多个维度相同的特征向量。装置用于通过上述一种多尺度特征提取及融合方法进行多尺度特征提取和融合，所述装置包括特征提取模块和特征融合模块。相较于传统的特征提取和特征融合方法，鲁棒性更好，提高了目标检测的准确率，解决了单一尺度特征可能造成检测误差的问题。