基于关联规则和自适应特征提取网络的小目标检测方法

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基于关联规则和自适应特征提取网络的小目标检测方法
申请号:CN202510692758
申请日期:2025-05-27
公开号:CN120599423A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于关联规则和自适应特征提取网络的小目标检测方法,包括如下步骤:本发明提供一种基于关联规则和自适应特征提取网络的小目标检测方法,S1:对原始图像进行归一化、尺寸统一和边缘填充,生成标准样本;S2:标注图像,提取小目标的空间位置和类别特征;S3:挖掘小目标间的空间语义关联规则;S4:根据规则进行图像增强,提升样本多样性;S5:利用水母群算法优化增强参数;S6:将增强样本输入特征提取网络;S7:采用麻雀搜索算法优化网络结构,生成融合特征图;S8:在特征图上进行无锚框检测并执行非极大值抑制,输出目标位置和类别结果。本发明实现了复杂场景下小目标高精度检测,提升了检测效率与模型自适应能力。
技术关键词
特征提取网络 训练样本集 融合特征 原始图像数据 语义 图像增强 置信度阈值 抑制背景干扰 构建网络结构 频繁项集挖掘 搜索算法优化 子模块 图像边界处 局部细节特征 卷积模块 参数 多层次特征
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