摘要
本发明公开了一种基于小波与动态频率自适应的轻量化高空红外目标检测装置及方法,方法包括:步骤S1、使用搭载在无人机上的红外相机获取高空场景红外图像,生成高空红外目标检测数据集;步骤S2、将所述高空红外目标检测数据集中的高空红外图像输入特征深度学习网络模型得到高空目标定位特征图;步骤S3、使用小波卷积增强方法对所述高空目标定位特征图进行处理与拼接,得到高空融合特征;步骤S4、调整所述高空融合特征的通道维度后进行动态频率自适应滤波处理,得到高空红外目标检测结果。本发明通过小波增强卷积模块强化局部细节表征,结合动态频率自适应滤波抑制背景干扰,同时采用双分支频谱‑几何增强检测头优化定位精度。
技术关键词
融合特征
定位特征
深度学习网络模型
红外相机
动态
图像
图传模块
多尺度特征
抑制背景干扰
无人机
特征金字塔网络
频率响应
场景
滤波
通道
数据
多层感知机
层级
标注工具
系统为您推荐了相关专利信息
糖尿病视网膜病变
图像分类方法
预处理图像数据
跨模态融合特征
血管分割
工控系统
机器学习算法分析
阻断方法
智能配电单元
镜像
存储器访问效率
并行策略
程序优化方法
指令执行效率
性能预测模型
移动工作台
吸嘴模组
键合设备
近红外相机
驱动模组