一种雨雪气候条件下的目标检测识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110365299.0
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-02
申请人：
西北工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种雨雪气候条件下的目标检测识别方法
申请号	CN202110365299.0	申请日期	2021-04-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-25	公开/公告号	CN113033687A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	许悦雷;胡璐娟;加尔肯别克;张凡;崔祺;董立恒
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	金凤

摘要

本发明公开了一种雨雪气候条件下的目标检测识别方法，首先获取包含目标的待检测的雨雪气候背景图像数据，并通过模糊过滤器构建对应雨雪天气条件下的训练数据集；优化雨雪层与背景层的分离模型，分别处理有雨和无雨区域，以削弱无雨雪区域的细节损失；搭建基于情景信息的上下文扩张去雨网络，以此来还原不同雨雪程度下的背景图像；搭建基于局部特征学习的卷积神经网络，提升目标识别率；将去雨雪后的图像作为优化后目标检测网络模型的输入，目标检测网络模型提取出图像数据中感兴趣的区域，并输出目标类别；本发明提出的去雨雪目标检测模型具有良好的泛化性和普适性，可广泛应用于不同雨雪程度下的多种目标高精度自动化识别检测以及其它实际场景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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