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申请/专利权人：中山大学
摘要：本申请公开了一种基于深度卷积神经网络的灾害烟雾检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：对输入图像进行第一卷积操作，以提取特征生成初级特征图；对初级特征图进行增强处理，得到增强特征图；根据第二卷积操作对增强特征图进行多尺度融合，得到不同尺度的多个特征图作为高级特征图；根据第三卷积操作对各个高级特征图在尺度上分别进行自顶向下和自底向上的特征融合，对应得到多个自顶向下融合特征图和多个自底向上融合特征图；融合各个自顶向下融合特征图和自底向上融合特征图，得到多个双向交叉特征图；对各个双向交叉特征图进行灾害和烟雾检测。通过多个卷积操作可更准确提取输入图像的特征，进而提高目标检测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度卷积神经网络的灾害烟雾检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对输入图像进行第一卷积操作，以提取特征生成初级特征图；对所述初级特征图进行增强处理，得到增强特征图；根据第二卷积操作对所述增强特征图进行多尺度融合，得到不同尺度的多个特征图作为高级特征图；根据第三卷积操作对各个所述高级特征图在尺度上分别进行自顶向下和自底向上的特征融合，对应得到多个自顶向下融合特征图和多个自底向上融合特征图；融合各个所述自顶向下融合特征图和所述自底向上融合特征图，得到多个双向交叉特征图；对各个所述双向交叉特征图进行灾害和烟雾检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于深度卷积神经网络的灾害烟雾检测方法及系统
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