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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开了一种水上目标威胁度判别方法及系统，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：获取水上场景视频数据；对所述水上场景视频数据进行图像预处理，得到预处理图像数据；根据所述预处理图像数据和威胁度判别模型确定所述水上场景视频数据中水上目标的威胁度排序；所述威胁度判别模型包括光流提取模块、空间显著性排序模块和威胁度判别模块，所述光流提取模块和所述空间显著性排序模块的输出均与所述威胁度判别模块的输入连接；所述光流提取模块包括多层光流网络层，多层所述光流网络层呈金字塔结构；所述空间显著性排序模块包括依次连接的语义提取网络、注意力结构和ocor模块。本发明能够极大的降低检测成本和运算复杂度，提高运算精度。
主权项：1.一种水上目标威胁度判别方法，其特征在于，包括：获取水上场景视频数据；对所述水上场景视频数据进行图像预处理，得到预处理图像数据；根据所述预处理图像数据和威胁度判别模型确定所述水上场景视频数据中水上目标的威胁度排序，具体包括：从所述预处理图像数据中抽取任意两帧图像作为抽取图像数据；将所述抽取图像数据输入所述光流提取模块中进行光流计算，得到各水上目标的图像光流数据；所述图像光流数据为水上目标从抽取图像数据的前一帧图像到后一帧图像的运动数据；将所述抽取图像数据中的后一帧图像输入所述空间显著性排序模块中进行空间语义特征显著性运算，得到各水上目标的显著性得分；将各水上目标的图像光流数据和对应的显著性得分，输入所述威胁度判别模块进行威胁度判别，得到各水上目标的威胁度；对各所述水上目标的威胁度进行排序，得到所述水上场景视频数据中水上目标的威胁度排序；所述威胁度判别模型包括光流提取模块、空间显著性排序模块和威胁度判别模块，所述光流提取模块和所述空间显著性排序模块的输出均与所述威胁度判别模块的输入连接；所述光流提取模块包括多层光流网络层，多层所述光流网络层呈金字塔结构；所述空间显著性排序模块包括依次连接的语义提取网络、注意力结构和目标-语义-目标关联模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种水上目标威胁度判别方法及系统
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