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申请/专利权人:南京邮电大学
摘要:本发明涉及一种基于模拟高光谱图像辅助深度学习的伪装目标检测方法和系统,属于图像处理技术领域。所述方法包括:根据原始图像模拟出高光谱图像数据,所述高光谱图像数据包括不同波段的光谱信息;对原始图像和高光谱图像数据进行处理;将经过处理的高光谱图像数据和原始图像输入预设模型进行训练,得到伪装目标检测模型;应用经过训练的所述伪装目标检测模型,实现对伪装目标的检测和识别。本方法实现了在复杂背景中对伪装目标的精准检测和识别,提高了检测精度和鲁棒性。
主权项:1.一种基于模拟高光谱图像辅助深度学习的伪装目标检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S1:根据原始图像模拟出高光谱图像数据,所述高光谱图像数据包括不同波段的光谱信息;S2:对原始图像和高光谱图像数据进行处理;S3:将经过处理的高光谱图像数据和原始图像输入预设模型进行训练,得到伪装目标检测模型;S4:应用经过训练的所述伪装目标检测模型,实现对伪装目标的检测和识别。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京邮电大学 一种基于模拟高光谱图像辅助深度学习的伪装目标检测方法和系统
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