公开(公告)号：CN116524173A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310162619.1

申请日：2023-02-24

Applicant: 上海航天控制技术研究所

Inventor： 钮赛赛 ,  邵艳明 ,  蔡彬 ,  史庆杰 ,  张晗

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495

Abstract: 一种基于参数量化的深度学习网络模型优化方法，针对在弹载平台上搭建基于深度学习的智能信息处理平台时所面临的内存、功耗等硬件资源的限制，以及对于红外图像目标检测与识别场景中的实时性要求和算法轻量化需求，基于YOLOv3‑tiny的轻量化网络模型，结合低比特量化和通道级量化方法，在模型重训练过程中分步实现权重参数的量化方法。

公开(公告)号：CN116342988A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202211678403.2

申请日：2022-12-26

Applicant: 上海航天控制技术研究所

Inventor： 张晗 ,  钮赛赛 ,  朱婧文 ,  邵艳明 ,  席永辉

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明提供一种基于显著性特征信息融合的弱小目标智能检测系统，首先通过设计的多尺度显著性特征提取模块提取输入图像的特征信息，在系统最深层添加低分辨率特征提取模块提取更低分辨率的辅助特征，使用多特征融合模块融合不同层次的特征信息作为输出，最后对智能检测系统的输出进行解码求取目标预测结果。本发明采用基于显著性特征信息融合的弱小目标智能检测系统的目标探测精度普遍优于传统和其他智能化处理系统。