【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像检测识别，更具体地，涉及一种基于ds证据理论的图像综合检测识别方法及系统。
技术介绍
1、目标跟踪设备发挥着对视场范围内的背景和目标进行成像探测的作用。由于目标类型、尺寸、距离、角度以及背景环境等因素的影响，目标在靶面成像的像素数由几个像素分布到几百个像素甚至充满视场，形态也是多种多样。
2、现有的基于先验知识的小尺度目标检测算法往往只关注像素数较少(1*1到20*20)的目标，且对噪声和复杂场景敏感，容易产生虚警。对更大像素数的目标容易只提取其局部细节或者不提取。而现有的基于深度学习的检测识别算法对像素数较大(20*20以上)的目标检测识别效果较好，对像素数较少(1*1到20*20)的目标检测率较低，同时虚警率也较低。
3、现有的单一检测或识别算法的处理方式无法对视场内不同像素数分布的目标同时进行全面的检测识别和更精细的型号识别。
技术实现思路
1、针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于ds证据理论的图像综合检测识别方法及...
【技术保护点】
1.一种基于DS证据理论的图像综合检测识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于DS证据理论的图像综合检测识别方法，其特征在于，所述采用DS证据理论将各维度下对所述待识别目标的坐标位置和型号的检测识别结果进行融合，获取对所述待识别目标的综合检测识别结果包括：
3.如权利要求2所述的基于DS证据理论的图像综合检测识别方法，其特征在于，所述基于IOU的目标框融合的算法逻辑包括：
4.如权利要求2所述的基于DS证据理论的图像综合检测识别方法，其特征在于，所述基于DS证据理论的识别类型和置信度的融合的算法逻辑包括：
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