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申请/专利权人：上海理工大学
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262119A
主分类号：G06V10/40
分类号：G06V10/40;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/52;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种轻量化和高效的视频SAR运动目标检测方法，涉及雷达图像分析技术领域，将待训练视频SAR图像按帧分割打标签并扩充数据集；使用LEFNet进行初步特征提取，在其中添加CA注意力机制加强特征关注；将初步特征提取后的特征层输入到Estd‑FPN进行进一步的特征融合提取；在Estd‑FPN输出的最后三个特征层中添加ECA注意力机制以加强对小目标特征的关注；将Estd‑FPN输出的特征层进行分类与回归；通过计算损失进行梯度更新；使用改进的F‑GIoU进行迭代优化训练，获得最优权重；将待检测视频SAR输入到训练好的深度神经网络，输出检测到的运动目标。
主权项：1.一种轻量化和高效的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将待训练视频SAR图像按帧分割后分别打标签，通过数据增强的方式扩充数据集，以扩充后的数据集作为输入；S2：使用LEFNet进行初步特征提取，在其中添加CA注意力机制加强特征关注；S3：将初步特征提取后的特征层输入到Estd-FPN进行进一步的特征融合提取；S4：在Estd-FPN输出的最后三个特征层中添加ECA注意力机制以加强对小目标特征的关注；S5：将Estd-FPN输出的特征层进行分类与回归；S6：通过计算损失进行梯度更新；S7：使用改进的F-GIoU进行迭代优化训练，获得最优权重；S8：将待检测视频SAR输入到训练好的深度神经网络，输出检测到的运动目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海理工大学 一种轻量化和高效的视频SAR运动目标检测方法
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