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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及一种迷彩伪装目标识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明通过在迷彩伪装目标检测算法模型中使用双分支架构注意力机制对骨干网络进行局部增强，使得模型能够更好地处理高频信息，以实现高效的特征提取。同时在颈部网络引入加权双向特征金字塔网络结构，促进多尺度特征的深度融合。最后，采用WIoU损失函数，提高收敛速度和回归精度。经测试，所构建的模型对迷彩伪装目标识别的精准率达到95.4％，mAP0.5能够到达93.8％。本发明将算法部署至昇腾Atlas200DK嵌入式设备，能够面向多种野外环境进行嵌入式应用，实现迷彩伪装目标的实时智能识别，同时提升了算法的检测性能。

主权项：1.迷彩伪装目标识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，建立野外环境下的迷彩伪装目标数据集；通过收集互联网上野外环境下的迷彩伪装目标视频，包含雨林、荒漠、山地、丛林、雪地等不同场景以及各个国家不同种类的迷彩服饰，通过分帧处理后，按照伪装目标的不同方位、大小和姿态进行筛选后，保留达到一定分辨率的野外迷彩伪装目标图像数据，将其裁剪为640*640的大小，并采用图像数据增强方法进行图像预处理，利用标注软件对伪装目标位置采用GT框进行手工标注制作标签构建野外迷彩伪装目标数据集；最终形成分别包含6240、1560和1560张图像样本的训练集、验证集和测试集；步骤2，搭建深度学习环境并构建迷彩伪装目标检测算法网络架构；使用Python语言、Pytorch编译环境、CUDA11.7运算平台，搭配RTX3090Ti独立显卡搭建深度学习环境；迷彩伪装目标检测算法网络架构包括特征提取骨干网络Backbone模块、特征融合颈部网络Neck模块和分类与定位预测头部网络Head模块；所述特征提取骨干网络Backbone模块用于输出三个不同尺度的特征图，具体包括Conv模块、C2f模块、C2f-CloAtt模块和SPPF模块；其中所述Conv模块由卷积层、批归一化层和SiLu激活层串联构成；所述C2f模块由多个Bottleneck块组成，每个块都包含两个卷积层，引入C2f模块，能使模型更好地捕捉到图像中的复杂特征；所述SPPF模块用于快速融合多尺度的特征；利用双分支架构注意力机制将C2f模块改进为C2f-CloAtt模块；在特征融合颈部网络Neck模块引入加权双向特征金字塔网络BiFPN结构；所述分类与定位预测头部网络Head模块采用解耦头结构，将分类和检测头分离，只有解耦的分类和回归分支，其损失函数由两个部分组成：用于对象位置回归的WIoU+DFL损失和用于对象类别分类的BCE损失；步骤3，用迷彩伪装目标数据集对所构建的迷彩伪装目标检测算法进行训练，得到训练好的迷彩伪装目标智能识别模型；将迷彩伪装目标数据集按照6：2：2的比例划分为训练集、验证集和测试集；初始化迷彩伪装目标检测算法模型的网络权重、学习率、批处理大小和迭代次数；将训练集中样本输入迷彩伪装目标检测算法中进行预训练，边框回归损失采用基于动态非单调聚焦机制的边界框损失WIoUWiseIntersectionoverUnionloss,WIoULossWise-IoULoss和分布焦点损失函数DFLDistributionFocalLoss,DFL，类别分类损失采用二元交叉熵损失BCEBinaryCrossEntropyLoss,BCELoss损失，计算预测框与目标真实标注GTGroundTruth,GT框之间的损失值，并将损失值反向传播优化更新迷彩伪装目标检测算法的网络权重，得到预训练完成的迷彩伪装目标检测算法模型；将验证集中样本输入预训练完成的迷彩伪装目标检测算法模型中进行验证，根据预测框和目标GT框，计算验证集中样本的伪装识别的精确度值AP，并计算所有精确度值AP的平均精确度值mAP，至多次获得的平均精确度值mAP等于或者趋近于一个固定值，得到训练完成的迷彩伪装目标检测算法模型；利用测试集对训练完成的迷彩伪装目标检测算法模型进行测试，评估该模型的性能；步骤4，将模型量化并转换为昇腾处理器支持的离线om检测模型，部署至昇腾Atlas200DK嵌入式设备，再将待检测的迷彩伪装目标图像输入该检测模型，输出该图像中的迷彩伪装目标所在的位置，实现算法的优化以及检测性能的提升；通过ATC工具将模型进行量化并转换为昇腾处理器支持的离线om检测模型，然后按照Atlas200DK的开发流程进行伪装目标识别系统应用的开发，完成的功能包括模型推理，图像数据预处理，数据后处理；应用开发完成之后，将算法部署至昇腾Atlas200DK嵌入式设备；将待检测的迷彩伪装目标图像输入该检测模型，应用交互界面会输出并显示该图像中的迷彩伪装目标所在的位置。

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百度查询： 重庆大学 迷彩伪装目标识别方法及系统