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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本公开涉及目标在轨实时检测识别方法及装置。所述目标在轨实时检测识别方法包括：基于采集的包含目标的图像，利用超轻量化神经网络对目标进行检测以提取潜在目标切片；通过四叉树方法将提取的潜在目标切片拼接成预定大小的图像；利用深度神经网络对拼接成的图像进行识别并输出识别结果。通过采用本公开，能够在卫星的算力、存储资源有限的情况下实现海量数据的在轨实时目标检测识别，在低分辨率图像上利用超轻量化神经网络进行目标检测，在提升检测效率的同时滤除原始图像中的绝大部分无关数据，聚焦潜在目标；针对高分辨率图像基于深度学习网络对潜在目标进行集中识别，相当于多切片并行识别，从而进一步提升处理时效。
主权项：1.一种目标在轨实时检测识别方法，其特征在于，所述目标在轨实时检测识别方法包括：基于采集的包含目标的图像，利用超轻量化神经网络对目标进行检测以提取潜在目标切片；通过四叉树方法将提取的潜在目标切片拼接成预定大小的图像；利用深度神经网络对拼接成的图像进行识别并输出识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 目标在轨实时检测识别方法及装置
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