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摘要：本发明提出一种基于MFFDet‑R的多源舰船图像融合检测方法及设备，该方法根据无人机航拍舰船目标特点，有针对性的设计了网络模块，采用单阶段无锚框范式和对网络结构进行优化降低了网络参数量和时延，提升了实时性；采用旋转任务对齐学习方法提升了检测精度，并通过强化检测头、解耦角度预测头提升了对小目标和遮挡目标的检测性能；设计可学习门控单元加强了对密集微小目标的检测能力。通过对网络性能的实验验证并与其他同类算法进行对比，本发明的方法不仅可以实现多源目标融合检测，并且有效提升了对舰船目标的检测性能。
主权项：1.一种基于MFFDet-R的多源舰船图像融合检测方法，其特征在于，包括：获取多模态舰船视频影像，提取视频帧并进行图像处理，得到多模态舰船图像数据集；构建多模态特征融合旋转检测模型，利用所述多模态舰船图像数据集对所述多模态特征融合旋转检测模型进行训练；其中，所述多模态特征融合旋转检测模型包括ResNet50网络模型和CSPNet网络模型，以多模态特征融合网络CSPPAN作为neck；将实时多源舰船图像输入训练完成的所述多模态特征融合旋转检测模型，将输出结果作为对多源舰船图像的融合检测结果。
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百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种基于MFFDet-R的多源舰船图像融合检测方法及设备
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