[发明专利]基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备有效
| 申请号： | 202110673756.2 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113326837B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 姜晓恒;徐明亮;吴欣怡;崔丽莎;吕培;周兵;郭毅博 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东君龙律师事务所 44470 | 代理人： | 金永刚 |
| 地址： | 450000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备；包括步骤：构建模型，训练模型包括前后级联的多个卷积模块，在第一卷积模块之后，至少有一个卷积模块的输入端和输出端之间设置有短连接通道，短连接通道的输出特征与卷积模块的输出特征通过加法器进行特征汇聚，汇聚的结果输入到下一个卷积模块；模型收敛，对训练模型进行训练，获得收敛模型；挂架检测，将获取的飞机的图像数据输入到收敛模型，由收敛模型输出与飞机上的挂架相适配的预测框。通过短连接通道和跳跃连接通道将卷积模块的输出特征进行汇聚，能够将底层特征汇聚到深层特征中，达到更优的特征表示，提升训练模型对飞机挂架检测的性能。准确的检测出图像数据中的挂架。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 飞机 挂架 检测 方法 以及 终端设备 | ||
【主权项】：
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