摘要
本发明提供一种低空无人机目标检测方法及系统,包括:通过在编码层中引入多类别语义增强模块来强化前景特征,提高对低空无人机红外小目标的检测精度,同时通过查询细化模块解决不同尺度特征之间的语义错位问题。特征提取过程采用ResNet骨干网络生成多尺度特征图,随后通过多类别语义增强模块对前景特征进行加权处理,增强对目标区域的关注。查询细化模块在不同尺度的特征图之间进行跨层级信息交互,并通过路径聚合结构优化查询,确保目标查询的语义一致性。经过优化的目标查询输入解码器,解码器通过多头注意力机制直接生成目标的边界框和类别标签。本发明实现了快速、精确的小目标检测,特别适合低空无人机检测的实时性要求。
技术关键词
低空无人机
序列
多尺度特征提取
语义
层级
模块
非暂态计算机可读存储介质
Softmax函数
红外相机
多头注意力机制
生成多尺度
输入解码器
图像
处理器
编码特征
网络
系统为您推荐了相关专利信息
智能化管理系统
教师
智能化管理方法
特征提取模块
交互注意力
数据处理模块
分析模块
预警模块
数据采集模块
时间序列预测模型
智能推荐系统
物品特征
时序特征
时序分析模块
矩阵分解方法