一种基于深度学习的马赛克多光谱图像伪装目标检测方法

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专利状态

一种基于深度学习的马赛克多光谱图像伪装目标检测方法

有效

专利申请进度

申请

2020-10-29

申请公布

2021-01-29

授权

2022-03-01

预估到期

2040-10-29

专利基础信息

申请号	CN202011181749.2	申请日	2020-10-29
申请公布号	CN112288008A	申请公布日	2021-01-29
授权公布号	CN112288008B	授权公告日	2022-03-01
分类号	G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	四川九洲电器集团有限责任公司
申请人地址	四川省绵阳市科创园区九华路6号

专利法律状态

2022-03-01

授权

状态信息

授权
2021-01-29

公布

状态信息

公布

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的马赛克多光谱图像伪装目标检测方法，属于目标检测技术领域。该方法包括以下步骤：构建包含伪装目标的马赛克多光谱图像数据集，并将所述数据集划分为训练数据集和测试数据集；基于特征提取网络构建包含损失函数的目标检测模型；采用所述训练数据集对所述目标检测模型的损失函数进行迭代训练，并将测试数据集输入所述训练的目标检测模型进行检测识别，得到训练完成后的目标检测模型；将待检测的马赛克多光谱图像输入所述训练完成后的目标检测模型检测识别出马赛克多光谱图像中的伪装目标。本发明解决了现有技术对伪装目标检测能力与精度不高的问题。

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