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申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，具体提供了一种无人机群目标检测方法、系统、电子设备、介质和产品。针对传统的无人机群目标检测算法将无人机群成员视为独立个体进行检测，没有充分考虑无人机群成员之间的相互作用的现状，本发明通过构建无人机群图像数据的数据集，使用深度卷积神经网络提取数据集的特征向量，构建无人机群的图结构；使用图卷积神经网络对图结构进行多次特征提取和特征聚合，得到节点特征向量，实现无人机群关系建模；将节点特征向量送入深度学习模型，完成无人机群目标检测。与传统目标检测方法相比，本发明可以更好地捕捉图像中群体目标物体之间的空间关系，从而提高了无人机群体目标检测的准确性和泛化能力。
主权项：1.一种无人机群目标检测方法，其特征在于，包括：构建无人机群图像数据的数据集，使用深度卷积神经网络提取数据集的特征向量，构建无人机群的图结构；使用图卷积神经网络对图结构进行多次特征提取和特征聚合，得到节点特征向量，实现无人机群关系建模；将节点特征向量送入深度学习模型，完成无人机群目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 无人机群目标检测方法、系统、电子设备、介质和产品
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