基于特征增强语义分割网络的红外目标抗干扰检测算法

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基于特征增强语义分割网络的红外目标抗干扰检测算法
申请号:CN202410820709
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118674918B
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
摘要
基于特征增强语义分割网络的红外目标抗干扰检测算法,通过位置注意力特征融合和混合空洞空间金字塔池化相配合的方式增强目标特征,位置注意力特征融合网络获取不同位置像素间的相关性权重来增强当前层级特征图,并与富含语义特征的高层级特征图融合,增强对红外目标特征的表达能力。混合空洞空间金字塔池化通过小空洞率空洞卷积的串联结构在不丢失特征信息的前提下扩大卷积核在特征图上的感受野,获取特征图上下文信息,进一步增强对红外目标特征的表达能力。本发明将位置注意力特征融合网络、混合空洞空间金字塔池化模块与保持特征图分辨率网络相结合,能够在红外目标辐射特征弱且有干扰遮挡的情况下有效实现红外目标的抗干扰检测。
技术关键词
空间金字塔池化 空洞 语义分割网络 特征融合网络 注意力 上采样 分支 元素 分辨率 模块 像素 语义特征 输出特征 算法 分类器 通道 图像 关系