摘要
本发明公开了一种基于多光谱图像的目标检测与材质识别方法,包括如下步骤:步骤1、搭建成像系统,并应用成像系统获取RGB图像和灰度图像;步骤2、RGB图像和灰度图像中的目标图像进行对齐;步骤3、使用数据标注平台对标注出RGB图像中目标的精确轮廓;步骤4、将标注有精确轮廓的RGB图像和灰度图像作为输入通过一个预训练的深度学习目标检测网络得到目标轮廓信息和目标类别;步骤5、将灰度图像和目标轮廓信息作为输入通过一个预训练的材质识别网络识别目标材质类型;步骤6、将深度学习目标检测网络和材质识别网络进行融合得到目标检测与材质识别一体网络;步骤7、应用完成训练的目标检测与材质识别一体网络同时完成目标类别和材质类别的识别。
技术关键词
材质识别方法
多光谱
图像
数据标注平台
轮廓信息
网络
光谱特征提取
运动控制系统
卷积编码器
识别系统
特征提取模块
成像
频谱特征
多边形
载物台
形状描述符
多头注意力机制
联合损失函数
融合器
系统为您推荐了相关专利信息
风险
桥梁结构损伤
数据管理
结构损伤定位
云平台
仿真汽车模型
建模方法
雷达传感器
车辆模型
标定方法
编码器
特征提取网络
多尺度特征
注意力解码
解码器
图像拼接方法
钻孔
全景视频数据
深度学习模型
特征描述符
监控预警方法
波动特征
长短期记忆网络
水利
识别水位