一种针对旋翼无人机防控的双阶段关键部位识别方法

    公开(公告)号:CN115019064A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210740974.8

    申请日:2022-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种针对旋翼无人机防控的双阶段关键部位识别方法,属于图像处理领域。本发明将旋翼无人机部位识别转化成关键部位中心点识别,利用了关键点检测网络强大的结构建模能力,不仅可对清晰可见的部位进行准确定位,也可对模糊、被遮挡部位给出可靠的位置预测。此外,本发明采用双阶段检测方式,即先检测旋翼无人机目标区域,再对目标区域进行缩放和关键部位中心点检测;一方面固定了输入旋翼无人机的尺度,降低了输入复杂度,有助于提升检测效果,另一方面,克服了旋翼无人机尺寸过小时,部位定位困难、相对误差大的问题。因此,本发明可实现旋翼无人机关键部位准确定位,有助于提高无人机防控系统工作性能。

    一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法及系统

    公开(公告)号:CN113241156B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202110627185.9

    申请日:2021-06-04

    Abstract: 本发明属于人工智能深度学习技术领域,提供一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法及系统,将特定场景的关键点标注的骨科病灶图像处理后送入检测网络,根据网络提取的特征构建热力图;基于热力图的指导,生成需要标注的关键矩形区域;根据关键矩形区域的倾角,生成对应角度的倾斜高斯分布;将热力图中所有关键区域的归一化高斯分布叠加,得到计数网络的标注结果。本发明提供了一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法,通过网络提取了目标的稳健特征,并利用倾斜高斯分布拟合,提高了图像特征的有效利用率,得到了更为真实的目标密度图。

    一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法及系统

    公开(公告)号:CN113241156A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110627185.9

    申请日:2021-06-04

    Abstract: 本发明属于人工智能深度学习技术领域,提供一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法及系统,将特定场景的关键点标注的骨科病灶图像处理后送入检测网络,根据网络提取的特征构建热力图;基于热力图的指导,生成需要标注的关键矩形区域;根据关键矩形区域的倾角,生成对应角度的倾斜高斯分布;将热力图中所有关键区域的归一化高斯分布叠加,得到计数网络的标注结果。本发明提供了一种基于检测指导的骨科病灶计数网络的标注方法,通过网络提取了目标的稳健特征,并利用倾斜高斯分布拟合,提高了图像特征的有效利用率,得到了更为真实的目标密度图。

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