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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的飞机跑道异物检测方法，所用的异物检测网络包括特征学习部分、特征融合部分和掩码生成部分；特征学习部分包括两个多尺度特征学习模块；特征融合部分将特征学习部分得到的第一多尺度特征和第二多尺度特征进行融合得到最终融合特征图；掩码生成部分根据最终融合特征图生成异常物体的掩码图像。本方法通过在图像分割任务上设计多尺度特征学习和融合增强了对不同尺度异物尤其是小体积异物的检测定位能力，同时通过在训练时随机融合同一区域下的不同图像的特征的方式增强了算法对光照、天气变化的鲁棒性。另一方面，本发明可以更好地约束模型学习更精确的分割边界。
主权项：1.一种基于图像分割的飞机跑道异物检测方法，其特征在于：使用异物检测网络获取飞机跑道图像中的异常物体掩码；所述异物检测网络包括特征学习部分、特征融合部分和掩码生成部分；所述特征学习部分包括两个多尺度特征学习模块，分别根据第一输入图像和第二输入图像获取对应的第一多尺度特征和第二多尺度特征；所述特征融合部分用于将第一多尺度特征和第二多尺度特征进行融合得到最终融合特征图；所述掩码生成部分包括掩码重建模块，用于根据最终融合特征图生成异常物体的掩码图像；检测时，将某个摄像头获取的待检测图像和同一摄像头拍摄的无异物的图像分别作为第一输入图像和第二输入图像输入到异物检测网络中，获得用于指示异常物体在待检测图像中位置的掩码图像；所述特征融合部分将第一多尺度特征和第二多尺度特征的各尺度层中的特征图分别按层拼接，然后将不同尺度层的拼接后特征图分别输入到对应的Inception模块中得到各尺度层的分支融合特征图，再通过融合模块将各尺度层的分支融合特征图进行融合，得到所述最终融合特征图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种基于图像分割的飞机跑道异物检测方法
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