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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧谷人工智能产业技术研究院
摘要：本发明公开一种基于ViT机制和面向场景搜索的水下目标检测方法，涉及海参、海胆、扇贝和海星的目标检测技术领域，方法包括：将预处理后的待检测水下目标图像的水下目标图像数据集输入至面向场景搜索模块生成全局特征计算模型，输入至基于ViT的编码模块生成局部特征计算模型；将预处理后的水下目标图像数据集输入至全局特征计算模型确定水下目标图像数据集的全局特征信息图谱，输入至局部特征计算模型确定水下目标图像数据集的局部特征信息图谱；将全局特征信息图谱与局部特征信息图谱输入至特征融合层生成多通道特征信息图谱；将多通道特征信息图谱输入至目标预估模块确定待检测水下目标图像中的目标类别预测结果。
主权项：1.一种基于ViT机制和面向场景搜索的水下目标检测方法，其特征在于，包括：将待测试水下目标的水下目标图像数据集输入至数据预处理模块，确定预处理后的水下目标图像数据集；所述水下目标图像数据集包括多张水下目标图像；将所述预处理后的水下目标图像数据集输入至面向场景搜索模块，生成全局特征计算模型；将所述预处理后的水下目标图像数据集输入至基于ViT的编码模块，生成局部特征计算模型；将所述预处理后的水下目标图像数据集输入至所述全局特征计算模型，确定所述水下目标图像数据集的全局特征信息图谱；所述全局特征信息图谱包括水下目标图像的全局纹理特征、全局颜色特征、全局大小特征及全局边缘特征；将所述预处理后的水下目标图像数据集输入至所述局部特征计算模型，确定所述水下目标图像数据集的局部特征信息图谱；所述局部特征信息图谱包括水下目标图像的局部纹理特征、局部颜色特征、局部大小特征、局部边缘特征；将所述全局特征信息图谱与所述局部特征信息图谱输入至特征融合层，生成多通道特征信息图谱；将所述多通道特征信息图谱输入至目标预估模块，确定所述待检测水下目标图像中的水下目标图像预测结果；所述水下目标图像分类结果包括海参、海胆、扇贝和海星。
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百度查询： 桂林电子科技大学 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 一种基于ViT机制和面向场景搜索的水下目标检测方法
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