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摘要：本发明提供一种无人集群的轻量级多视角协同图像识别方法，包括以下步骤：步骤10，构建多视角识别无人集群系统，所述多视角识别无人集群系统包括头节点无人机和多个叶节点无人机，多个叶节点无人机均与头节点无人机通信；多个叶节点无人机分布在识别区域的不同方位；步骤20，叶节点无人机采集识别对象的单视角图像，并提取单视角图像特征，将单视角图像特征传输给头节点无人机；步骤30，头节点无人机将所有叶节点无人机发送的单视角图像特征进行关联聚合，得到多视角图像特征；利用所述多视角图像特征进行识别，得到识别结果。本发明提供的一种无人集群的轻量级多视角协同图像识别方法，在减少计算资源需求的同时实现高效准确的目标识别。

主权项：1.一种无人集群的轻量级多视角协同图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤10，构建多视角识别无人集群系统，所述多视角识别无人集群系统包括头节点无人机和多个叶节点无人机，多个叶节点无人机均与头节点无人机通信；多个叶节点无人机分布在识别区域的不同方位；步骤20，叶节点无人机采集识别对象的单视角图像，并提取单视角图像特征，将单视角图像特征传输给头节点无人机；步骤30，头节点无人机将所有叶节点无人机发送的单视角图像特征进行关联聚合，得到多视角图像特征；利用所述多视角图像特征进行识别，得到识别结果；所述步骤20中，提取单视角图像特征，具体包括：将单视角图像输入改进的ResNet18模型中，提取最后一个全连接层之前的特征作为单视角图像特征；所述改进的ResNet18模型采用可分离卷积；所述步骤30中，头节点无人机将所有叶节点无人机发送的单视角图像特征进行关联聚合，得到多视角图像特征，具体包括：步骤301，基于所有叶节点无人机的单视角图像特征，构建初始多视图；步骤302，基于初始多视图中叶节点无人机之间的邻接关系，更新每个叶节点无人机的单视角图像特征，得到叶节点无人机的初更图像特征；步骤303，基于初始多视图中叶节点无人机之间的远程关系，得到两两叶节点无人机的初更图像特征之间的关系特征，再融合叶节点无人机的初更图像特征，得到融合图像特征；步骤304，对融合图像特征构建的图进行粗化，得到多视角图像特征；所述步骤303具体包括：将两两叶节点无人机的初更图像特征进行拼接，通过关联模块输出得到每个叶节点无人机的关系特征；关联模块用于学习两个叶节点无人机的初更图像特征之间的关系，并融合它们的特征；关联模块由线性层和激活函数组成，线性层中的卷积替换为可分离卷积；将叶节点无人机的关系特征与叶节点无人机的初更图像特征进行拼接，通过融合模块输出得到融合图像特征；融合模块用于将学习到的关系特征与叶节点无人机的单视角图像特征进行融合，使得它们能够更好地交互和共同影响最终的输出；融合模块由线性层、批归一化层和激活函数组成，线性层中的卷积替换为可分离卷积。

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百度查询： 中国人民解放军32806部队 一种无人集群的轻量级多视角协同图像识别方法