【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标识别，具体地，涉及一种空间目标识别方法。
技术介绍
1、随着航天技术的不断进步，以卫星为基础设施的定位导航、卫星通信、遥感观测等技术得到了显著的发展，在民用等发挥着重要作用。但是，随着卫星数量不断增加，伴随而来的大量太空垃圾和废弃卫星对在轨工作卫星的安全构成了严重威胁，因此使卫星具备自动识别周围环境目标的能力已成为最小化在轨卫星安全风险的迫切需求。近年来图像传感器在卫星上得到了广泛应用，用于增强卫星对周围环境的感知能力，这为基于图像的空间目标检测方法的研究提供了重要的意义和应用价值。随着海量数据积累和人工智能技术的不断发展，深度学习在快速提高目标检测方法的性能上得到了广泛的应用。目前较多采用基于yolo(you only look once)的目标检测方法，但是该方法针对清晰度低，噪声大的空间目标图像，其目标识别效果不佳。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请提供一种空间目标识别方法。
2、第一方面，提供一种空间目标识别方法，包括：
<...【技术保护点】
1.一种空间目标识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：第一特征提取分支、第二特征提取分支、拼接模块；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层和所述第二卷积层均为1x1卷积，所述第三卷积层、所述第四卷积层、所述第五卷积层、所述第六卷积层均为3x3卷积。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述降采样模块包括第一分支、第二分支、第三分支、拼接模块；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一分支中的卷积层为1x1卷积，所述第二分支中的两个卷积层分...
【技术特征摘要】
1.一种空间目标识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：第一特征提取分支、第二特征提取分支、拼接模块；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层和所述第二卷积层均为1x1卷积，所述第三卷积层、所述第四卷积层、所述第五卷积层、所述第六卷积层均为3x3卷积。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述降采样模块包括第一分支、第二分支、第三分支、拼接模块；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一分支中的卷积层为1x1卷积，所述第二分支中的两个卷积层分别为5x5卷积、1x1卷积；所述第三分支中的卷积层为1x1卷积。
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：王荃，赵世斌，唐强，胡炳樑，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：
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