CN114155411B 一种弱小目标智能检测识别方法 （四川九洲电器集团有限责任公司）_第1页
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文档简介

本发明涉及一种弱小目标智能检测识别方红外弱小目标识别结果不准确和识别速度慢的尺度检测结构和调整卷积结构，构建改进的YOLOV3模型；对接收到的红外图像进行去噪处的位置和类型。实现了弱小目标准确和快速识2移尺度检测结构和调整卷积结构，构建改进的YOLOV3模型；所述前移尺度检测结构是将将所述无噪声图像集输入构建的所述条件对抗变分自编码器，得到将所述目标的识别结果与所述测试集进行对比，根据所述目标基于公共图像数据集，得到训练好的神经网络；其中训练好的神经网将公共样本集中的每张图像输入所述训练好的神经网络，获取3所述变分自编码器损失函数包括：KL散度、边际似然变分下限和重将YOLOV3模型中原有的3个尺度检测结构全部前移一个模块，3个尺度大小分别为26对主干网络中输出8倍下采样特征图进行2倍上采样，使尺寸与主干网络的4倍下采样将经2倍上采样处理后的8倍降采样特征图与4倍降采样特征图进行拼接融合，在得到识别滑窗序列中每个待识别目标出现的次数是否大于对应4k5解决现有红外弱小目标识别结果不准确和识别速6[0024]对主干网络中输出8倍下采样特征图进行2倍上采样，使尺寸与主干网络的4倍下[0025]将经2倍上采样处理后的8倍降采样特征图与4倍降采样特征图进行拼接融合，在得到104×104大小的特征图上进行分类[0032]基于上述方法的进一步改进，通过滑窗迭代识别出当前7k89[0072]④根据每张图像的语义信息和图像类别，求和取平均后得到每类图像的语义信k表示第k类图像语义信息。2表示协方差。重构图像的判别损失仍看作为变分自编码器(ConditionalAutoEncoder，CVAE)中的损失，CVAE损失函数，即在原CVAE损失函数[0090]对主干网络中输出8倍下采样特征图进行2倍上采样，使尺寸与主干网络的4倍下[0091]将经2倍上采样处理后的8倍降采样特征图与4倍降采样特征图进行拼接融合，在得到104×104大小的特征图上进行分类k位置和类型与人工标记得到目标的坐标位置和类型进行比较，以mAP(MeanAverage任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，

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