摘要
本发明涉及红外图像检测技术领域,提供一种改进型红外小目标检测方法、系统及装置。获取并预处理图像,获得预处理后的图像;基于YOLOv9框架建立网络模型,预处理后的图像输入网络模型后,依次经过主干网络、多尺度特征融合网络处理,并由检测头模块检验合格后输出;主干网络包括SD_BS模块,多尺度特征融合网络包括GSELAN模块。本发明通过引入了SD_BS模块和GSELAN模块,解决了深度卷积造成的浅层信息的丢失的技术问题,达到了缓解深度卷积造成的浅层信息的丢失,同时减小模型复杂度与计算量,增强特征的非线性表达能力,更高效地捕获和利用特征中的信息的技术效果。
技术关键词
检测网络模型
红外图像检测技术
检测头
超参数
像素
模型训练模块
搭建模块
数据
非线性
通道
输出特征
处理器
输入模块
电子装置
框架
存储器
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智能问答方法
实体
答案
更新知识图谱
挖掘知识图谱
图像超分辨方法
通道注意力机制
深层特征学习
超分辨率
高层语义信息
成分设计方法
机器学习模型
皮尔逊相关系数
梯度提升机
镁空气电池技术
雷达点云数据
解码器单元
图像位置特征
柱体
时序