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申请/专利权人：西北工业大学;上海人工智能创新中心
摘要：本发明涉及一种临地安防无人机视角实时目标检测轻量化的网络结构、方法，属于临地安防体系中的低空安防技术领域，具体涉及一种面向临地安防的无人机视角实时目标检测轻量化方法。包括：1构建轻量化目标检测模型框架；2设计高效的特征提取模块；3使用改进的训练策略训练模型。本发明与现有方法相比，通过设计更高效的目标检测框架与特征提取模块，配合改进的训练策略，在检测精度、检测速度、模型参数量之间实现了更好的平衡，所提出的方法适用于算力资源受限的无人机平台部署。
主权项：1.一种临地安防无人机视角实时目标检测轻量化的网络结构，其特征在于包括主干网络、颈部和检测头；具体包括下采样模块和上采样模块、倒置部分扩展残差模块和快速空间金字塔池化模块以及检测头模块；主干网络为：图像输入端为串联的第一4倍下采样模块、倒置部分扩展残差模块×3、第一2倍下采样模块、第一倒置部分扩展残差模块、第二2倍下采样模块和第二倒置部分扩展残差模块；颈部为：第二倒置部分扩展残差模块的输出连接快速空间金字塔池化模块，一路输出经4倍上采样模块后与倒置部分扩展残差模块×3的输出按通道维度拼接，然后经第三倒置部分扩展残差模块后被送入Head2检测头进行解码，最终输出所检测到的内容；第三倒置部分扩展残差模块的另一路输出经第二4倍下采样模块后与快速空间金字塔池化模块的另一路输出按通道维度拼接，然后经第四倒置部分扩展残差模块后被送入Head4检测头进行解码，最终输出所检测到的内容；所述Head2检测头与Head4检测头为检测头模块，其输出内容的合并经非极大值抑制操作后为高置信度且互不重叠的一组最终检测结果。
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权利要求：
百度查询： 西北工业大学 上海人工智能创新中心 临地安防无人机视角实时目标检测轻量化的网络结构、方法
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