[发明专利]基于多尺度特征融合的无人机航拍图像目标检测方法在审
| 申请号： | 202211067311.0 | 申请日： | 2022-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN116071668A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 黄同愿;朱金江;谭禹 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/26;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆智诚达邦专利代理事务所(普通合伙) 50289 | 代理人： | 龚世妍 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的无人机航拍图像目标检测方法。包括以下步骤。首先，在骨干网络和颈部网络使用h‑swish激活函数，增加模型的表现能力；其次，在骨干网络瓶颈层加入注意力机制(CoordAttention)，从而增加有效信息的权重并抑制背景噪声干扰；最后，通过去除路径聚合网络(PANet)的冗余节点和添加额外的连接，并使用BlurPool取代下采样方式，提出了一种特征金字塔网络(Blur‑PANet)来有效地融合多层特征。本文在VisDrone公开数据集对提出的网络进行训练，并进行了在线验证。实验结果表明，改进的YOLOV4网络能够有效地提高无人机航拍图像的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 融合 无人机 航拍 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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