公开(公告)号：CN115457360A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211132614.6

申请日：2022-09-17

Applicant: 海南大学

Inventor： 张卫东 ,  仓乃梦 ,  陆锦辉 ,  熊明磊 ,  史颂华 ,  何伟 ,  苗建明 ,  王元慧

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种多源传感器信息融合的目标检测方法，具体涉及一种基于双注意力机制多源融合的水上目标检测方法，包括：构建雷达图像生成模型和特征提取模型，并生成2D注意力矩阵；构建视觉图像特征提取模型，得到视觉特征图；将所述2D注意力矩阵沿视觉特征图所有通道重新加权，生成融合特征图；将所述融合特征图输入目标检测网络FasterRCNN。本发明可以充分利用雷达和视觉传感器互补的信息，提升网络的精度和目标检测的准确度；有效解决水上目标在图像中权重降低以及微小目标检测性能低的问题。

公开(公告)号：CN115457360B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202211132614.6

申请日：2022-09-17

Applicant: 海南大学

Inventor： 张卫东 ,  仓乃梦 ,  陆锦辉 ,  熊明磊 ,  史颂华 ,  何伟 ,  苗建明 ,  王元慧

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/086 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明涉及一种多源传感器信息融合的目标检测方法，具体涉及一种基于双注意力机制多源融合的水上目标检测方法，包括：构建雷达图像生成模型和特征提取模型，并生成2D注意力矩阵；构建视觉图像特征提取模型，得到视觉特征图；将所述2D注意力矩阵沿视觉特征图所有通道重新加权，生成融合特征图；将所述融合特征图输入目标检测网络FasterRCNN。本发明可以充分利用雷达和视觉传感器互补的信息，提升网络的精度和目标检测的准确度；有效解决水上目标在图像中权重降低以及微小目标检测性能低的问题。