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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：本发明属于目标识别技术领域，具体涉及一种轻量级神经网络机场场面飞机识别方法。该方法获取机场场面监控图像，并输入至训练后的改进SSD网络模型中，得到机场场面监控图像中的飞机识别结果；其中，使用MatbNet网络作为SSD网络模型中的基础网络，MatbNet包括N个特征提取层，且最后KK＜N个特征提取层的特征提取结果作为基础网络的输出，每个特征提取层均包括有I模块和A模块；A模块中加入有SE模块和CA模块；I模块包括多条分支，用于将不同尺度特征相加后进行输出。本发明提高了机场场面飞机的识别精度，解决了由于监控设备以及天气状况的影响所导致的复杂环境下机场场面飞机目标检测难度大的问题，满足了机场场面飞机实时检测需求。
主权项：1.一种轻量级神经网络机场场面飞机识别方法，其特征在于，获取机场场面监控图像，并输入至训练后的改进SSD网络模型中，得到机场场面监控图像中的飞机识别结果；改进SSD网络模型的改进包括：使用MatbNet网络作为SSD网络模型中的基础网络，MatbNet包括依次连接的N个特征提取层，且最后K个特征提取层的特征提取结果作为基础网络的输出，K＜N，前N1个特征提取层包括依次连接的一个I模块和M1个A模块，后N—N1个特征提取层包括依次连接的一个I模块和M2个A模块；A模块包括依次连接的逐点卷积、激活函数、深度可分离卷积、激活函数、SE模块、逐点卷积和激活函数，将最后一个激活函数经过CA模块后的结果，与所述最后一个激活函数的输出和A模块的输入相加后的结果进行求和，求和后输出；I模块包括P条分支，每条分支用于提取不同尺度特征，将不同尺度特征相加后进行输出，每条分支均包括依次连接的深度可分离卷积、激活函数、深度可分离卷积、激活函数、逐点卷积和激活函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 一种轻量级神经网络机场场面飞机识别方法
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