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基于卷积神经网络的异物入侵检测方法、设备及存储介质 

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申请/专利权人:华诺星空技术股份有限公司

摘要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的异物入侵检测方法、设备及存储介质,该方法包括对获取的雷达点云数据以及视觉图像进行时间对齐;对雷达点云数据进行处理,得到雷达投影图像,雷达投影图像与视觉图像在时间和空间上对齐且符合目标检测模型的输入模式;构建改进的YOLOv5网络作为目标检测模型,改进的YOLOv5网络在特征提取部分新增一特征提取分支以及在原有特征提取分支中新增拼接模块;在特征融合部分新增注意力模块以及特征融合模块;将雷达投影图像与视觉图像同时输入至目标检测模型中,利用目标检测模型对雷达投影图像与视觉图像进行检测。本发明提高了对异物入侵目标的检测和感知能力,提高了小目标的检测精度。

主权项:1.一种基于卷积神经网络的异物入侵检测方法,其特征在于,所述检测方法包括以下步骤:获取入侵目标的雷达点云数据以及视觉图像;对所述雷达点云数据以及视觉图像进行时间对齐,得到多组的雷达点云数据和视觉图像;对每组中的雷达点云数据进行处理,得到雷达投影图像,每组中的雷达投影图像与视觉图像在时间和空间上对齐且符合目标检测模型的输入模式;构建目标检测模型,所述目标检测模型采用改进的YOLOv5网络,所述改进的YOLOv5网络在特征提取部分新增一特征提取分支以及在原有特征提取分支中新增拼接模块,新增拼接模块包括第一拼接模块、第二拼接模块以及第三拼接模块;在特征融合部分新增注意力模块以及特征融合模块,新增注意力模块包括第一注意力模块、第二注意力模块和第三注意力模块;新增特征提取分支用于提取雷达投影图像的特征,得到不同尺度的雷达特征图;原有特征提取分支用于提取视觉图像的特征,得到不同尺度的视觉特征图;新增拼接模块用于将尺度相对应的雷达特征图与视觉特征图进行拼接,得到融合特征图;新增特征融合模块以及原有特征融合模块均用于对新增拼接模块输出的融合特征图进行特征提取、采样、拼接;新增注意力模块用于对新增特征融合模块以及原有特征融合模块输出的融合特征图、不同尺度的雷达特征图进行特征提取、融合,得到结果特征图;将每组的雷达投影图像与视觉图像同时输入至所述目标检测模型中,利用所述目标检测模型对雷达投影图像与视觉图像进行检测,得到入侵目标图像;其中,所述改进的YOLOv5网络包括特征提取部分、特征融合部分以及特征检测部分,所述特征检测部分包括第一特征检测模块、第二特征检测模块以及第三特征检测模块;所述新增特征提取分支与原有特征提取分支均包括第一尺度特征提取模块、第二尺度特征提取模块以及第三尺度特征提取模块,新增特征提取分支的第一尺度特征提取模块、第二尺度特征提取模块以及第三尺度特征提取模块依次连接,原有特征提取分支的第一尺度特征提取模块与第二尺度特征提取模块之间设有第一拼接模块,原有特征提取分支的第二尺度特征提取模块与第三尺度特征提取模块之间设有第二拼接模块,原有特征提取分支的第三尺度特征提取模块与空间金字塔池化层之间设有第三拼接模块,且新增特征提取分支的第一尺度特征提取模块还与第一拼接模块、第一注意力模块连接,新增特征提取分支的第二尺度特征提取模块还与第二拼接模块、第二注意力模块连接,新增特征提取分支的第三尺度特征提取模块还与第三拼接模块、第三注意力模块连接;所述第一拼接模块与新增特征融合模块连接,所述第二拼接模块、空间金字塔池化层分别与原有特征融合模块连接,所述新增特征融合模块与原有特征融合模块连接,所述新增特征融合模块还与第一注意力模块连接,所述原有特征融合模块与第二注意力模块、第三注意力模块连接;所述第一注意力模块与第一特征检测模块连接,所述第二注意力模块与第二特征检测模块连接,所述第三注意力模块与第三特征检测模块连接。

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百度查询: 华诺星空技术股份有限公司 基于卷积神经网络的异物入侵检测方法、设备及存储介质

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