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申请/专利权人：北京航空航天大学;北京机电工程研究所

摘要：本发明公开了一种干扰分割与目标检测协同的抗干扰识别方法，涉及计算机视觉技术领域，将干扰分割与目标检测耦合设计抗干扰识别模型，模型包括：多尺度特征提取网络、多向目标检测模块和干扰分割识别模块，对输入图片提取多尺度特征，共用骨干网络提取特征，协同预测预测目标位置和干扰位置；对抗干扰识别模型进行训练，利用训练好的模型进行图像识别，实现目标检测。本发明检测速度快精度高，模型参数量少，兼容性高，能有效提升模型的抗干扰能力，提升复杂场景下的检测性能。

主权项：1.一种干扰分割与目标检测协同的抗干扰识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建抗干扰识别模块；抗干扰识别模型包括依次连接的多尺度特征提取网络、目标检测模块和干扰分割模块；多尺度特征提取网络提取目标特征；干扰分割模块根据目标特征预测干扰信息；目标检测模块根据目标特征预测目标信息；步骤2：采集训练数据集对抗干扰识别模型进行训练，获得训练后的抗干扰识别模型；训练过程中利用干扰信息约束目标检测模块预测目标信息；步骤3：采集待识别图像，输入至训练后的抗干扰识别模型，获得识别结果；多尺度特征提取网络包括五层卷积层、四层下采样层、五层激活层、空间感受野合并单元和两层上采样层；前四层卷积层之后分别依次设置一层激活层和一层下采样层；第五层卷积层之后依次设置一层激活层和空间感受野合并单元；每一层卷积层提取一层特征，提取的特征经过激活层在下采样层进行下采样；空间感受野合并单元对第五卷积层提取的经过第五激活层输出的第五层特征T5进行处理，得到第五层目标特征P5；对第五层目标特征P5通过第一层上采样层采用最近邻插值算法进行尺度放大，获得第五层放大特征P5’，将第五层放大特征P5’与第四层卷积层提取的依次经过第四层激活层、第四层下采样层输出的第四层特征T4采用通道处连接操作进行融合，获得第四层目标特征P4；对第四层目标特征P4通过第二层上采样层采用最近邻插值算法进行尺度放大，获得第四层放大特征P4’，将第四层放大特征P4’与第三层卷积层提取的依次经过第三层激活层、第三层下采样层输出的第三层特征T3采用通道处连接操作进行融合，获得第三层目标特征P3。

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