[发明专利]基于卷积受限玻尔兹曼机的无人机图像目标检测方法有效
| 申请号： | 202010055258.7 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111291634B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 刘贞报;马博迪;江飞鸿;严月浩;张超;布树辉 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于卷积受限玻尔兹曼机的无人机图像目标检测方法，首先，获取航拍图像中的图块，构建初始训练样本数据集；对初始训练样本数据集进行扩充处理，将初始训练样本数据集和扩充后的训练样本数据集进行合并得到总的训练样本数据集；构建卷积受限玻尔兹曼模型，采用两种不同尺寸的卷积核提取总的训练样本数据集的特征向量，根据特征向量计算可见层与隐藏层概率分布，解算受限玻尔兹曼机模型参数，完成卷积受限玻尔兹曼模型的训练；将航拍影像输入至训练后的卷积受限玻尔兹曼模型，得到目标检测分类结果。该方法提高无人机航拍图像目标检测方法的鲁棒性和准确性，提供高精度和高鲁棒性的目标检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 受限 玻尔兹曼机 无人机 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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