一种基于多尺度特征融合的无人机小目标检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于多尺度特征融合的无人机小目标检测方法，属于无人机小目标检测技术领域，采用了本发明的RetinaNet在无人机小目标检测任务中，能够获得更好的检测效果。本发明基于RetinaNet根据无人机小目标的特点进行了有针对性地改进，采用了新的特征融合方式，该特征融合方发基于像素洗牌上采样模块PSU设计了像素洗牌特征融合网络PSFF，改进了上采样方式造成特征失真的问题，使网络能够将深层的语义信息更有效地向浅层传递，以此增强了浅层小目标的特征表示，并且在自建蜂群无人机数据集上进行实验，验证了本发明可以提升无人机小目标的检测效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多尺度特征融合的无人机小目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581799A
申请号 ：
CN202210155269.1
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙涵马田源
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 ：
江苏圣典律师事务所
代理人 ：
贺翔
优先权 ：
CN202210155269.1
主分类号 ：
G06V20/17
IPC分类号 ：
G06V20/17 G06K9/62 G06V10/80 G06V10/764
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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