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申请/专利权人：北京环境特性研究所
摘要：本发明涉及一种基于递进式层级融合网络的红外小目标智能识别方法，利用双波段红外在成像信息上的互补性，从数据维进行数据融合增强，提高神经网络用于红外小目标识别的可用信息量；从嵌入式应用部署出发构建双波段红外数据融合与目标检测一体化神经网络，充分利用网络中不同组件间参数的权值共享，增强数据间的耦合效应，降低网络模型整体计算复杂度；以双波段红外数据融合为基础，设计了建面向红外弱小目标检测识别的像素级—特征级—决策级递进式多级融合的一体化神经网络架构，实现了高效的红外小目标识别能力，在夜视监控、危险源探测、人员搜救等方面有着重要的作用。
主权项：1.一种基于递进式层级融合网络的红外小目标智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：网络基础层采用对抗式神经网络图像融合架构对双波段红外图像进行像素级融合，得到融合图像；网络中间层对所述融合图像进行深度特征提取，得到第一特征；将所述第一特征与红外单波段深度特征进行筛选综合实现红外数据特征级融合，得到第二特征；将所述第一特征以及所述第二特征输入至检测模块进行目标检测操作，得到第一检测结果以及第二检测结果；网络输出层通过神经网络训练得到的权重因子为所述第一检测结果以及所述第二检测结果分配可信度值，进行决策级融合；输出得到红外小目标识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京环境特性研究所 基于递进式层级融合网络的红外小目标智能识别方法
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