西安羚控申请专利,解决复杂场景中目标检测的高误检率和鲁棒性差问题

西安羚控申请专利,解决复杂场景中目标检测的高误检率和鲁棒性差问题
2024年09月17日 15:35 金融界网站

本文源自:金融界

金融界2024年9月17日消息,天眼查知识产权信息显示,西安羚控电子科技有限公司申请一项名为“一种基于视觉显著性模型的场景目标检测方法及装置“,公开号 CN202411067902.7,申请日期为2024年8月。

专利摘要显示,本申请公开了一种基于视觉显著性模型的场景目标检测方法及装置,涉及图像处理技术领域,包括:收集场景中的图像,对图像中的目标进行位置和类别的标注,构建数据集;定义检测目标并设定约束条件;根据检测目标和约束条件,在卷积神经网络和多层感知机之间构建残差块,以引入残差连接,构建初始显著性模型;获取所述残差块的输出数据作为多层感知机的输入数据;通过多层感知机的输出层输出初始显著性模型的第一预测结果;使用数据集对初始显著性模型进行训练,在验证集上对初始显著性模型的性能进行评估与优化,从而获得最终显著性模型。解决了在复杂多变的模拟训练战场的场景中,传统算法往往存在误检率高、鲁棒性差的问题。

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