[发明专利]一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警方法在审
| 申请号： | 202310867989.5 | 申请日： | 2023-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN116958792A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 王英华;李欢;刘俊;刘宏伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/98 | 分类号： | G06V10/98;G01S7/41;G01S13/90;G01S13/86;G06V10/80;G06V10/766;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0455;G06V10/26 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 万艳艳 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种辅助SAR车辆目标检测的去虚警方法，涉及雷达目标检测技术领域，解决了现有技术中对目标进行检测时，虚警率较高，且容易出现低质量的检测框，难以对目标进行精准检测的问题；方法包括：获取相互配准的SAR图像和光学遥感图像；将SAR图像输入至训练好的目标检测网络中，得到初步目标检测结果；将光学遥感图像输入至训练好的目标分割网络，得到目标分割结果；将目标检测结果中边界框位置映射至分割图像上，计算处于边界框内部的所有非车辆目标像素点之和，根据一定阈值，去除初步目标检测结果中的虚警。本发明在原有目标检测框架基础上增强了预测特征层的特征表示能力，实现了复杂场景下去除虚警的功能，提升了SAR图像目标检测效果。 | ||
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【主权项】：
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- 高伟;汪继龙;李革 - 北京大学深圳研究生院
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- 本发明公开了一种点云质量评价模型的训练方法、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，基于点云样本数据得到多模态样本特征和融合样本特征，基于多模态样本特征计算得到多模态损失函数值，和基于融合样本特征计算得到融合损失函数值，基于多模态损失函数值和融合损失函数值对分支网络进行训练，得到点云质量评价模型，通过计算所得的多模态损失函数值和融合损失函数值对生成多模态样本特征和融合样本特征的分支网络进行训练，从而对分支网络进行约束和优化，以此提升分支网络输出的多模态样本特征和融合样本特征的有效性，促进点云质量评价的准确性的提升。
- 一种目标检测模型的性能评估方法及系统-202310484021.4
- 姜铭山;邓皓匀;钱少华;刘金彦;李杰 - 重庆长安汽车股份有限公司
- 2023-04-28 - 2023-07-28 - G06V10/98
- 本发明公开了一种目标检测模型的性能评估方法及系统，方法如下：按照场景将数据集分成若干个不同的场景数据集，场景数据集包括原始点云数据和标签数据；将不同场景数据集中的原始点云数据输入待评估的目标检测模型进行处理，处理得到目标预测框；将不同场景数据集中的标签数据输入待评估的目标检测模型进行处理，处理得到真值框；计算不同场景下真值框与目标预测框之间的距离；根据设定的距离范围，筛选出所需距离范围的预测框和真值框；计算各个距离范围内各类别的AP、mAP值；依次输出各类别在不同场景、距离下的目标检测模型的性能指标报告；本发明对目标检测模型的mAP值的计算区分不同场景、不同距离范围。
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