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申请/专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要：本申请涉及一种空间目标识别方法，该方法基于空间目标检测模型，该模型在传统YOLO模型的基础上，增加特征提取模块CELAN和降采样模块MAFConv，改进后的空间目标检测模型的目标检测精度更高，具有较好的空间目标识别效果。
主权项：1.一种空间目标识别方法，其特征在于，包括：构建基于YOLO的空间目标检测模型，所述基于YOLO的空间目标检测模型中的Backbone结构包括特征提取模块和降采样模块；所述特征提取模块中结合了注意力机制CBAM以融合不同分支提取的特征；所述降采样模块包括3个分支，所述3个分支分别用于获取增强的纹理特征、获取不同尺度的特征、获取保留图像背景信息的特征；对所述基于YOLO的空间目标检测模型进行训练，得到训练后的基于YOLO的空间目标检测模型；将待识别空间目标图像输入到所述训练后的基于YOLO的空间目标检测模型中，得到空间目标识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种空间目标识别方法
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