公开(公告)号：CN117218502A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311170343.8

申请日：2023-09-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢国濠 ,  唐建勋 ,  陈名松 ,  杨一帆

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征融合的声纳图像目标检测方法，具体包括以下步骤：S1、特征提取；S2、特征融合；S3、目标识别；本发明涉及水下目标识别技术领域。该多尺度特征融合的声纳图像目标检测方法，通过结合动态卷积层的设计，提取多维特征，更好提取特征的全局上下文信息，使得提取的深度抽象特征的表征能力提高，从而提高模型的识别精度，使用堆叠卷积的方式进行特征提取在堆叠卷积中加入注意力机制，增强模型，提高了特征提取过程的全局性，更好区分相似度较高的声纳图像前景与背景的区分度差，避免模型错检或者漏检，进一步提高识别精度。