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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开一种基于脉冲神经网络的无人机微光‑红外遥感夜间人员检测方法，包括：对微光和红外多模态影像数据集进行红外暗场校正和数据配准等预处理；通过对抗生成神经网络对微光和红外多模态影像数据集进行数据增强；通过图像融合网络对微光和红外多模态遥感影像进行融合；利用DNN‑to‑SNN转化方法将目标检测网络由深度神经网络转化为脉冲神经网络；将转换后的脉冲神经网络对融合影像图进行检测，以实现夜间人员目标检测。本发明提供的检测方法在工程项目应用中可实现夜间救援目标检测高精度和实时处理，有效降低网络参数计算量和能耗以便于深度学习模型在无人机等边缘计算平台的高效适配。
主权项：1.基于脉冲神经网络的微光-红外遥感夜间人员检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对微光和红外多模态影像数据集预处理；S2，通过对抗生成神经网络对微光和红外多模态影像数据集进行数据增强；S3，通过图像融合网络对微光和红外多模态遥感影像进行融合；S4，利用DNN-to-SNN转化方法将目标检测网络由深度神经网络转化为脉冲神经网络；S5，将转换后的脉冲神经网络对融合影像图进行检测，以实现夜间人员目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于脉冲神经网络的微光-红外遥感夜间人员检测方法
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