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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本发明针对无人机航拍图像中小目标检测问题，提出了DHN‑YOLOv8神经网络模型方法并设计和实现了目标检测与识别应用系统。本模型中构建了HS‑FPN结构的特征金字塔模块替换YOLOv8神经网络的Neck部分；构建了四个大小分别为20x20、40x40、80x80、160x160大小的特征图代替YOLOv8的三个不同尺度的特征图进行检测；构建了DyHead检测头替换YOLOv8n的head检测头。这种算法可以实现在无人机图像小目标检测与识别方面更轻量化的同时具有更高的准确性和鲁棒性。第二方面公开了一种无人机航拍图像的小目标识别系统，包括输入模块、目标检测模块和UI界面及输出模块。
主权项：1.一种基于无人机航拍图像的目标检测与识别方法和系统，其特征在于，所述系统包括：步骤S1、构建DHN-YOLOv8网络模型，包括Backbone、Neck和Head三个关键组成部分；步骤S2、在Neck部分，引入HS-FPN结构，构建特征融合层，利用高级特征作为权重筛选低级特征，通过通道注意力模块实现特征的筛选与融合，提高小目标检测的准确性和鲁棒性；步骤S3、在Head部分，采用动态检测头DyHead，实现尺度感知、空间感知和任务感知的统一，提高目标检测头的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 一种基于无人机航拍图像的目标检测与识别方法和系统
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