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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明属于深度学习特征提取技术领域，具体涉及一种基于轻量化神经网络的双波段红外辐射干扰检测方法。本发明包括以下步骤：S11、数据集的建立主要包括：S11‑1、搭建双波段红外辐射测量半实物平台；S11‑2、按无干扰、太阳干扰、云层干扰和传感器故障采集并建立合适的双波段红外辐射时间序列数据集；S12、将采集的双波段红外辐射时间序列数据集，通过Ds‑GADF进行数据融合，将一维的双波段红外辐射时间序列数据集转换为二维的双波段红外辐射彩色图像数据集；S13、将转换后的二维的双波段红外辐射彩色图像数据集输入进FIRViT神经网络当中，对FIRViT神经网络进行训练，并保存模型的最佳权重；S14、将模型的最佳权重放入嵌入式设备中验证算法可行性。
主权项：1.一种基于轻量化神经网络的双波段红外辐射干扰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S11、数据集的建立主要包括：S11-1、搭建双波段红外辐射测量半实物平台；S11-2、按无干扰、太阳干扰、云层干扰和传感器故障采集并建立合适的双波段红外辐射时间序列数据集；S12、将采集的双波段红外辐射时间序列数据集，通过Ds-GADF进行数据融合，将一维的双波段红外辐射时间序列数据集转换为二维的双波段红外辐射彩色图像数据集；S13、将转换后的二维的双波段红外辐射彩色图像数据集输入进FIRViT神经网络当中，对FIRViT神经网络进行训练，并保存模型的最佳权重；S14、将模型的最佳权重放入嵌入式设备中验证算法可行性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于轻量化神经网络的双波段红外辐射干扰检测方法
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