微小目标的特征识别方法、装置、电子设备及存储介质
公开
摘要
本发明涉及智能决策技术领域，提出一种微小目标的特征识别方法，包括：对目标图像进行卷积操作，得到各个卷积层级的堆叠集合；从所述各个卷积层级的堆叠集合中筛选出目标卷积层，并根据预设的感受野系数集合对所述目标卷积层进行空洞卷积，得到空洞网络堆叠集合，将所述空洞网络堆叠集合中的各个空洞网络层进行特征融合，得到目标卷积层对应的融合网络层；依次将各个目标卷积层对应的融合网络层进行特征叠加操作，得到上下文增强特征网络层的堆叠集合；对所述上下文增强特征网络层的堆叠集合进行注意力权重计算，得到注意力增强特征网络层的堆叠集合；最后，对注意力增强特征网络层的堆叠集合进行特征识别。本发明可以提高微小目标的识别效果。
基本信息
专利标题 ：
微小目标的特征识别方法、装置、电子设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612807A
申请号 ：
CN202210264690.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
董琴王昕陈瑾黄乾峰
申请人 ：
盐城工学院;云火科技（盐城）有限公司
申请人地址 ：
江苏省盐城市希望大道中路1号
代理机构 ：
常州盛鑫专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘燕芝
优先权 ：
CN202210264690.6
主分类号 ：
G06V20/17
IPC分类号 ：
G06V20/17 G06V20/40 G06V20/54 G06V10/44 G06V10/80 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
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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