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发明

基于CNN-Transformer交叉融合的伪装目标检测方法2024

2024-04-16 07:24:18 发布于四川 19
  • 申请专利号：CN202410050474.0
  • 公开（公告）日：2024-04-12
  • 公开（公告）号：CN117876707A
  • 申请人：福州大学
摘要：本发明提供一种基于CNN‑Transformer交叉融合的伪装目标检测方法，包括：进行数据预处理，包括数据配对、数据增强处理，得到训练数据集；设计由并行特征提取网络、多个交叉融合模块和金字塔式渐进聚合模块组成的基于CNN‑Transformer交叉融合的伪装目标检测网络；设计损失函数，指导步骤B所设计网络的参数优化；使用步骤A得到的训练数据集训练步骤B中的基于CNN‑Transformer交叉融合的伪装目标检测网络，得到训练好的基于CNN‑Transformer交叉融合的伪装目标检测模型；将待测图像输入训练好的基于CNN‑Transformer交叉融合的伪装目标检测模型，输出伪装目标的掩码图像。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117876707 A (43)申请公布日 2024.04.12 (21)申请号 202410051063.3 (22)申请日 2024.01.15 (71)申请人 太原科技大学 地址 030024 山西省太原市万柏林区窊流 路66号 (72)发明人 蔡江辉　周立婵　杨海峰　史晨辉　 杨雨晴　 (74)专利代理机构 北京康达联禾知识产权代理 事务所(普通合伙) 11461 专利代理师 杨文渊 (51)Int.Cl. G06V 10/44 (2022.01) G06V 10/762 (2022.01) G06V 10/30 (2022.01) 权利要求书2页 说明书4页 附图4页 (54)发明名称 一种基于区间表示的碳星光谱形态表示及 并行化搜寻方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于区间表示的碳星光 谱形态表示及并行化搜寻方法，通过分析碳星光 谱的数据分布特点，以区间表示为基础，进行自 适应数据表征，同时分层提取形态信息，从而对 碳星光谱进行深入特征分析并进行有效表征；采 用近邻决策思想缩小搜索空间，从而进行快速相 似性度量，并将离群数据挖掘方法和交叉相关等 天文数据处理技术相结合，搜寻碳星；通过对特 征提取方法和离群数据挖掘方法中的基于近邻 决策的搜索流程进行线程分散，实现并行化。本 系统和方法能够广泛的服务于碳星等稀有天体 A 搜寻任务，为其提供可靠高效的搜寻技术，补充

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