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申请/专利权人：中国人民解放军96901部队
摘要：本发明提出一种基于残差学习的红外弱小目标多特征识别方法，涉及深度卷积神经网络在计算机视觉方面的应用，属于图像识别技术领域。针对典型红外弱小目标识别问题，本发明以典型目标红外特征提取方法为基础，发展出典型红外目标多特征判定及融合模型，在不同特征间建立权重，保证典型红外目标及其背景表观建模的准确性。同时，基于多特征融合的红外目标识别机理可以更好地应对不同场景、环境下的复杂目标识别问题，加强红外目标识别效果，进一步提高识别准确率和鲁棒性，从而实现典型弱小目标的准确探测和智能识别。
主权项：1.一种基于残差学习的红外弱小目标多特征识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、对待识别红外图像进行典型目标红外特征提取；所述典型目标红外特征包括局部二进制特征、方向梯度直方图特征、角点特征、一维熵特征、空间红外目标轮廓特征、几何特征、不变矩特征；步骤S2、利用卷积神经网络的特征选择网络对提取出的典型目标红外特征进行特征选择；步骤S3、利用深度学习目标检测算法对选择出的特征进行大视场图像的全图识别，得到目标位置、目标大小和目标轮廓；步骤S4、利用深度学习图像超分辨算法，基于目标位置、目标大小和目标轮廓对小视场跟踪目标局部图像进行超分辨重构，将目标局部图像分辨率扩大，并利用目标分类算法完成目标识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军96901部队 一种基于残差学习的红外弱小目标多特征识别方法
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