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一种面向巷战中多目标精确识别的视觉感知方法、系统及装置 

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申请/专利权人:长沙湘计海盾科技有限公司

摘要:本发明提供了一种向巷战中多目标精确识别的视觉感知方法、系统及装置,本发明基于已知类别目标检测数据集,构建并训练多目标检测网络模型;判别当前检测图像中是否存在未识别目标,对新类别目标进行标注;采用元学习策略重构多目标检测网络模型,完成多目标检测网络模型中新类别目标注册;获得多目标定位区域,并通过多尺度语义分割网络在多目标定位区域内对不同目标与背景进行分离,获取不同目标的实例边界;构建多目标空间区域关系矩阵,能够实现少量标准样本扩增下的多目标识别网络性能提升,使其能够快速达成未知目标精确识别的目的,从而大幅度降低视野中存在未知目标下的网络训练时间,提升无人装备的战场适应能力。

主权项:1.一种面向巷战中多目标精确识别的视觉感知方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、基于已知类别目标检测数据集,构建并训练多目标检测网络模型;所述多目标检测网络模型包括特征提取网络、特征融合网络和目标预测网络;S2、获取当前检测图像,通过训练后的多目标检测网络模型对所述当前检测图像进行检测;S3、判别当前检测图像中是否存在未识别目标;若存在未识别目标,则确定未识别目标为新类别目标,并对新类别目标进行标注;S4、基于已知类别目标检测数据集和已标注的新类别目标,采用元学习策略重构多目标检测网络模型,完成多目标检测网络模型中新类别目标注册;S5、基于重构的多目标检测网络模型,获得当前检测图像的多目标定位区域,通过多尺度语义分割网络在多目标定位区域内对不同目标与背景进行分离,获取不同目标的实例边界;S6、基于步骤S5中的多目标定位区域间的位置关系和不同目标的实例边界,构建当前视角下各区域目标的相对位置关系,生成融合目标类别与位置的多目标空间区域关系矩阵。

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