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申请/专利权人：武汉工程大学
摘要：本发明公开了一种红外夜视场景下小目标检测方法，包括：采集夜间带有小目标的图像或视频；对采集到的图像或视频进行逐帧分析，筛选剔除不含有预设的小目标的杂点图像，得到有效数据并统合形成有效数据集；对有效数据分别做高斯加噪、椒盐加噪、变明处理以及变暗处理并分别保存得到扩充数据，并统合形成扩充数据集；利用k‑means++算法对扩充数据进行聚类分析；对YOLOv4模型中的主干网CSPDarknet53进行优化，得到新的主干网CSPDarknet53‑deeper；对优化后的YOLOv4模型训练形成新的检测模型；通过新的检测模型对扩充数据进行目标检测。本发明能获得更适合小目标的先验框，显著提升了对夜间小目标检测的精度。
主权项：1.一种红外夜视场景下小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集夜间带有小目标的图像或视频；对采集到的图像或视频进行逐帧分析，筛选剔除不含有预设的小目标的杂点图像，得到有效数据并统合形成有效数据集；对有效数据分别做高斯加噪、椒盐加噪、变明处理以及变暗处理并分别保存得到扩充数据，并统合形成扩充数据集；利用k-means++算法对扩充数据进行聚类分析，其中k-means++算法按如下原则选取K个聚类中心：假设已经选取了n个聚类中心0nK，则在选取第n+1个聚类中心时，距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心；对YOLOv4模型中的主干网CSPDarknet53进行优化，具体优化为：对CSPDarknet53网络中的每个小残差块做加深处理，将卷积层设置的stride设定为1，并将小残差块的卷积层数在原有基础上增加两层，得到新的主干网CSPDarknet53-deeper；对优化后的YOLOv4模型训练形成新的检测模型；通过新的检测模型对扩充数据进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉工程大学 一种红外夜视场景下小目标检测方法
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