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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种双模态无人机航拍目标检测方法、系统及介质，方法包括：以YOLOv7网络为基础架构，对其进行改进，构建目标检测模型；具体改进包括：在输入部分设置两个输入流，分别输入可见光图像和红外图像；在骨干网络部分将两种模态图像进行特征融合；在颈部网络部分，对SPPCSPC模块进行修改，并在其中加入SE注意力机制；在检测头网络部分，利用k‑means聚类算法得到12个锚框，并增加一个检测头，并且在每个检测头前加入SimAM注意力机制。本发明可提高复杂环境下对航拍图像目标的检测精度。
主权项：1.一种双模态无人机航拍目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：以YOLOv7网络为基础架构，对其进行改进，构建目标检测模型；基于训练样本对目标检测模型进行训练；基于训练好的目标检测模型对无人机航拍的可见光图像和红外图像进行目标检测；其中，对YOLOv7网络的改进包括：在输入部分设置两个输入流，分别输入可见光图像和红外图像；在骨干网络部分将两种模态图像进行特征融合，得到融合特征图，并输入至后续的特征提取网络中进行进一步特征提取；在颈部网络部分，对SPPCSPC模块进行修改，并在其中加入SE注意力机制；在检测头网络部分，利用k-means聚类算法得到12个锚框，并增加一个检测头，并且在每个检测头前加入SimAM注意力机制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种双模态无人机航拍目标检测方法、系统及介质
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