公开(公告)号：CN112434745B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202011362265.8

申请日：2020-11-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  高全伟 ,  常志豪 ,  于子凡 ,  冯志玺 ,  翟蕾 ,  李奕彤 ,  李源钊 ,  柯希鹏 ,  高欣怡

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的基于多源认知融合的遮挡目标检测识别方法，解决现有方法对于遮挡的目标无法进行精确检测的问题。实现步骤是：构建多源训练数据集和测试数据集；构建改进的多源认知融合模块；生成融合后的训练数据集与测试数据集；引入目标检测网络Faster R‑CNN；用融合后的训练集对目标检测网络Faster R‑CNN进行训练；得到目标检测结果。本发明基于多源认知融合，使用了仿照人脑认知的注意力模块，在注意力机制模块中进行了光学图像与SAR图像的融合，以得到融合后的特征图，本发明对光学图像和SAR图像进行了融合，提取了光学图像和SAR图像的特征，提高了对目标，尤其是对遮挡目标的检测能力，用于对多源图像进行目标识别。

公开(公告)号：CN112434745A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011362265.8

申请日：2020-11-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  高全伟 ,  常志豪 ,  于子凡 ,  冯志玺 ,  翟蕾 ,  李奕彤 ,  李源钊 ,  柯希鹏 ,  高欣怡

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的基于多源认知融合的遮挡目标检测识别方法，解决现有方法对于遮挡的目标无法进行精确检测的问题。实现步骤是：构建多源训练数据集和测试数据集；构建改进的多源认知融合模块；生成融合后的训练数据集与测试数据集；引入目标检测网络Faster R‑CNN；用融合后的训练集对目标检测网络Faster R‑CNN进行训练；得到目标检测结果。本发明基于多源认知融合，使用了仿照人脑认知的注意力模块，在注意力机制模块中进行了光学图像与SAR图像的融合，以得到融合后的特征图，本发明对光学图像和SAR图像进行了融合，提取了光学图像和SAR图像的特征，提高了对目标，尤其是对遮挡目标的检测能力，用于对多源图像进行目标识别。