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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种熟悉场景下熟悉目标的优化识别方法，包括：一：采集熟悉目标图像并构建熟悉目标库；二：对熟悉目标库中所有的熟悉目标图像分别进行显著性区域检测，判断检测出的目标是否为熟悉目标，若是，则输出识别成功的结果；若否，则先根据未识别成功的熟悉目标图像建立智能优化的时空序列融合模型，再基于智能优化后的时空序列融合模型对未识别成功的熟悉目标图像进行识别并输出识别结果。该方法采用了基于显著性像素簇的不规则目标检测技术与基于全特征融合的目标预判建模及启发式优化技术，基于这两种技术的结合，最终实现了熟悉场景下熟悉目标的快速检测和高效识别。
主权项：1.一种熟悉场景下熟悉目标的优化识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一：采集熟悉场景下的熟悉目标图像并构建熟悉目标库，并针对熟悉目标库引入注意力机制；步骤二：对熟悉目标库中所有的熟悉目标图像分别进行显著性区域检测，判断检测出的目标是否为熟悉目标，若是，则输出识别成功的结果；若否，则先根据未识别成功的熟悉目标图像建立智能优化的时空序列融合模型，再基于智能优化后的时空序列融合模型对未识别成功的熟悉目标图像进行识别并输出识别结果；其中，所述的智能优化的时空序列融合模型的建立方法如下：步骤A：根据未识别成功的熟悉目标图像分别确定出对应熟悉目标图像的不规则显著像素簇；步骤B：根据不规则显著像素簇对熟悉目标图像进行去噪增强处理，处理完成后得到去噪增强熟悉目标图像；步骤C：在去噪增强熟悉目标图像中引入品质函数，将去噪增强熟悉目标图像转换成空间序列并建立识别模型；步骤D：采用广义高阶循环网络，将时序信息与空序信息融合至识别模型，并在保留时序信息的情况下，将熟悉目标库中熟悉目标图像的图像帧融合至识别模型中，融合完成后得到时空序列融合模型；步骤E：对时空序列融合模型进行智能优化，得到智能优化的时空序列融合模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种熟悉场景下熟悉目标的优化识别方法
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