一种基于多源异构数据学习的智能目标识别方法
文献类型：专利
| 作者 | 史泽林 ; 向伟; 刘云鹏; 邬抒航; 蓝德岩; 刘鑫
|
| 发表日期 | 2021-06-22 |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于多源异构数据学习的智能目标识别方法，本发明中多源异构特征建模有两个分支，其中一个分支在大规模可见光数据集上进行预训练，并使用红外图像通过图像翻译转换生成的可见光图像进行微调参数更新，从可见光图像源借用更复杂的抽象特征来改进红外图像源的目标识别性能；第二个分支单独使用红外数据集训练。之后将两个分支提取到的特征融合后作为后续深度目标检测网络的输入进行网络参数更新，最终学习到基于多源异构数据学习的智能目标识别网络。本发明不需要收集和构建成对的多源数据，降低对红外图像源数据量的要求，可以精确地识别目标，具有较高的识别准确率。 |
| 申请日期 | 2019-12-20 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 实审 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/29249]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 史泽林,向伟,刘云鹏,等. 一种基于多源异构数据学习的智能目标识别方法. 2021-06-22. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。