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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于双重级联注意力机制的风险源多目标识别方法，涉及图像边缘检测、目标识别领域，该基础包括：在处理图片数据的边缘检测时，利用融合了Canny算子与改进数学形态学的边缘检测方法，完成对图像边缘有目的的连接与预处理工作，然后通过卷积神经网络提取特征，利用图像金字塔思路，对输入的待检测图像进行尺度变换，得到尺度自下到上依次递减的多层图像特征，对低层特征采用空间注意力机制和对高层特征采用通道注意力机制，生成有效的目标特征，并且对于语义信息较为丰富的高层特征图，给予激活响应较大的通道分配更多的权重，针对具有多尺度识别目标，还会引入时间注意力机制。
主权项：1.一种基于双重级联注意力机制的风险源多目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：将获取的待识别风险源图像数据通过采用融合Canny算子和改进数学形态学的方法进行边缘检测；S2:构建基于双重级联注意力机制的风险源多目标识别模型：所述模型包括一个引入了双重注意力机制模块的多目标识别网络；所述双重级联注意力机制融合了图像的空间注意力、通道注意力和时间注意力；所述多目标识别网络引入了特征金字塔以及多尺度感知模块，特征金字塔中对不同层次进行卷积获取特征，对输入的待检测图像进行尺度缩小，在此基础上可以构建出一个从上到下，图像尺度依次递减的图像金字塔，然后使用固定尺寸的窗口在每层图像上滑动检测感兴趣的目标，多尺度感知模块将不同层次的特征融合，共享不同尺度的信息；所述特征金字塔会从下到上依次通过空间注意力模块、通道注意力模块；所述空间注意力模块动态调整输出权重，细化目标特征，所述通道注意力模块对激活相应较大的通道分配更多的权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于双重级联注意力机制的风险源多目标识别方法
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