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申请/专利权人：山东大学;平湖空间感知实验室科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的暗弱天体搜寻方法，涉及暗弱天体识别技术领域，步骤如下：S1、将预处理后的天文图像作为数据集，训练得到卷积神经网络模型，生成最优的模型参数；S1.1、构建基于天文图像的数据集；S1.2、卷积神经网络模型的搭建，建立MDyhead‑YOLO模型；S1.3、基于S1.1获得的数据集进行卷积神经网络模型训练，生成最优的MDyhead‑YOLO模型参数；S2、将训练所得模型用于天文图像中的目标检测任务。本发明采用上述步骤的一种基于卷积神经网络的暗弱天体搜寻方法，将预处理后的天文图像作为数据集用来训练模型，然后将训练所得模型用于天文图像中的目标检测任务，专门应用于处理天文观测图像中暗弱天体的识别，具有漏检率低、误检率低的优点。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的暗弱天体搜寻方法，其特征在于：步骤如下：S1、将预处理后的天文图像作为数据集，训练得到卷积神经网络模型，生成最优的模型参数；S1.1、构建基于天文图像的数据集；S1.2、卷积神经网络模型的搭建，建立MDyhead-YOLO模型；S1.3、基于S1.1获得的数据集进行卷积神经网络模型训练，生成最优的MDyhead-YOLO模型参数；S2、将训练所得模型用于天文图像中的目标检测任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 平湖空间感知实验室科技有限公司 一种基于卷积神经网络的暗弱天体搜寻方法
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