公开(公告)号：CN119313882A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411459995.8

申请日：2024-10-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 宿南 ,  王金鹏 ,  赵春晖 ,  闫奕名 ,  冯收 ,  徐从安 ,  侯伟 ,  葛宝玉

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 基于双分支非对称注意力骨干和特征融合金字塔网络的多模态目标检测方法及系统，属于目标检测技术领域。为了解决现有的多模态目标检测方法很难补充每种模式所缺乏的特征，从而影响了多模态目前检测效果的问题。本发明将光学图像、红外图像作为光学分支骨干网络、红外分支骨干网络的输入，分支骨干网络均包括一个卷积层和若干个残差模块，在每一组残差模块之间设置一个细节信息补充模块或语义信息补充模块，细节信息补充模块和语义信息补充模块在残差模块的顺序处理方向上交替设置；将两个分支得到的两个特征金字塔送入特征融合单元，特征融合单元利用特征融合金字塔网络每层的特征进行融合，最终的多个尺度的融合特征送入检测单元进行检测检测。

公开(公告)号：CN113313118A

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202110712902.8

申请日：2021-06-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 宿南 ,  李瑞 ,  王金鹏 ,  闫奕名 ,  赵春晖 ,  黄博闻

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决待测目标是小目标情况下，小目标在特征图上尺寸过小，学习过程中易被大目标主导，导致小目标检测效果较差的问题。它包括：可变占比图像生成器将原始数据生成不同大小的目标数据，然后将目标数据输送至特征提取网络，特征提取网络对特征进行提取，然后将提取的特征输送至多尺度特征生成器，多尺度特征生成器产生三个尺度的特征图，所述三个尺度特征图包括小特征图、中特征图和大特征图，将三个尺度的特征图输送至多尺度预测框中，多尺度预测框对三个尺度的特征图分别生成预测框，预测框内即为目标检测结果。本发明用于目标检测，尤其适用于小目标的目标检测。