一种基于深度学习的激光干扰场景识别方法

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一种基于深度学习的激光干扰场景识别方法
申请号:CN202510622447
申请日期:2025-05-14
公开号:CN120495842A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于深度学习的激光干扰场景识别方法,涉及激光干扰识别领域,方法包括:将光电成像系统采集到的激光干扰场景图片输入至预设激光干扰场景识别模型中,以得到对应的激光干扰状态;激光干扰状态为光电成像系统被激光干扰或光电成像系统没有被激光干扰;其中,预设激光干扰场景识别模型是采用激光干扰场景样本集对不同的深度学习网络进行训练、比较得到的最优模型。本申请可智能且有效、准确地识别激光干扰场景。
技术关键词
场景识别方法 光电成像系统 激光 Sigmoid函数 深度学习模型 深度学习网络 样本 图片 执行乘法 采样点 输出模块 残差模块 注意力机制 输入端 输入模块 积层 输出端 双线性插值