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申请/专利权人：中国科学院国家空间科学中心

摘要：本发明属于航空航天技术领域，具体涉及一种基于多尺度特征金字塔的深远空间小目标检测方法及系统。该方法包括：将采集的深远空间图片输入预先建立和训练好的小目标检测模型，实现小目标的检测；所述小目标检测模型包括主干网络、颈部网络和检测头网络，颈部网络为特征融合网络，用于将主干网络上的多个层级特征融合，增加网络表达能力，所述特征融合网络采用改进SE注意力机制，通过通道注意力加权获得更重要信息，并采用构建的多尺度特征融合金字塔MFFPN，提高对目标区域的特征提取能力。本发明解决了空间小目标特征难以提取的问题，提高了目标检测模型对光照较弱和星图背景的干扰下空间小目标的检测性能。

主权项：1.一种基于多尺度特征金字塔的深远空间小目标检测方法，包括：将采集的深远空间图片输入预先建立和训练好的小目标检测模型，实现小目标的检测；所述小目标检测模型包括主干网络、颈部网络和检测头网络，颈部网络为特征融合网络，用于将主干网络上的多个层级特征融合，增加网络表达能力，所述特征融合网络采用改进SE注意力机制，通过通道注意力加权获得更重要信息，并采用构建的多尺度特征融合金字塔MFFPN，提高对目标区域的特征提取能力；所述颈部网络包括分组卷积GConv和改进的SE模块；所述颈部网络的处理包括：分组卷积GConv对输入的特征图进行特征提取，再通过自适应平均池化对提取的特征进行压缩，并通过两个1×1的Conv获取通道的权重值，改进的SE模块对通道注意力加权获得更重要信息；所述改进的SE模块的激活函数包括两层，分别为ReLU和H-Sigmoid；所述多尺度特征融合金字塔MFFPN中引入空间金字塔池化，并将原结构中的3×3的卷积核进行裁剪，激活函数选取Relu，池化核的尺寸由（5，5，5）改为（3，3，3）；所述小目标检测模型的训练步骤包括：构建空间小目标图像数据库，所述空间小目标包括小天体、恒星和卫星；所述构建空间小目标图像数据库包括：收集设定个数的小天体、恒星和卫星的三维模型，根据真实的空间背景数据构建一张设定尺寸的星图背景；通过3D渲染软件使用收集的数据构建多种空间小目标的场景，设计不同的光源位置和强度模拟太空真实的空间环境；设置虚拟相机的运动规律，选取多个拍摄的角度并通过自动拍摄实现空间小目标图像数据库的构建。

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百度查询： 中国科学院国家空间科学中心 一种基于多尺度特征金字塔的深远空间小目标检测方法及系统