【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法、系统及介质。
技术介绍
1、伪装目标识别是指在复杂的背景中检测和识别出隐蔽在环境中的伪装物体。伪装目标识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。在自然场景中，与传统机器学习方法相比，基于深度学习的伪装目标检测准确率已经大幅提升。例如，rgb-t伪装目标检测通过提取可见光图像与热红外图像中的特征，提取各个模态的语义信息，划分出像素级的目标所在区域。但是，在无人机的伪装目标识别时，无人机的飞行高度变化会使目标在图像中的大小产生变化，同时伪装目标本身尺寸较小、隐蔽在复杂环境中而难以检测。当物体很小时，具有丰富纹理细节的可见光图像的优势减弱了。热红外图像的对比度明显，物体边缘相对清晰。于是，跨模态的多尺度伪装目标检测成为重要途径。综上，如何有效提取和融合可将光图像与红外图像中多模态信息，准确定位尺寸多变的目标，实现复杂环境下伪装目标的高精度检测，已成为一项亟待解决的关键技术问题。
技术实现思路
1、本专利技...
【技术保护点】
1.一种跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，步骤S1中从输入的可见光输入图像中提取图像金字塔得到的S种采样大小的可见光特征包括：
3.根据权利要求1所述的跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，步骤S2中将S种采样大小的可见光特征分别采用训练好的编码器编码为种尺度的特征，以及将热红外成像特征采用训练好的、独立的编码器编码为种尺度的热红外图像模态特征后，后还包括针对种尺度的特征进行增强处理：针对前种尺度的特征使用由卷积、归一化和Rel...
【技术特征摘要】
1.一种跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，步骤s1中从输入的可见光输入图像中提取图像金字塔得到的s种采样大小的可见光特征包括：
3.根据权利要求1所述的跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，步骤s2中将s种采样大小的可见光特征分别采用训练好的编码器编码为种尺度的特征，以及将热红外成像特征采用训练好的、独立的编码器编码为种尺度的热红外图像模态特征后，后还包括针对种尺度的特征进行增强处理：针对前种尺度的特征使用由卷积、归一化和relu激活函数组合形成的组合模块cbr增强特征表达，针对第种尺度的特征使用由空洞空间卷积池化金字塔模块aspp进行特征提取，所述空洞空间卷积池化金字塔模块aspp包括两层；第一层由四个卷积模块组成以用于形成多种不同感受野的特征，第一层中的三个卷积模块的卷积核大小为3×3、剩余的一个卷积模块的卷积核大小为1×1，且其中卷积核大小为3×3的三个卷积模块为带有膨胀因子和填充因子的卷积模块，且三个卷积模块的膨胀因子和填充因子分别为2、5和7；第二层为一个卷积核大小为1×1的卷积模块以用于将第一层得到的多种不同感受野的特征按通道拼接后通过卷积核大小为1×1的卷积模块压缩通道得到该尺度输出的特征。
4.根据权利要求1所述的跨模态多尺度的无人机伪装目标检测方法，其特征在于，步骤s1中的s种采样大小的可见光特征分别包括采样倍数不同的三种采样大小的可见光特征；步骤s2中模态内分尺度融合得到种尺度的rgb图像模态特征包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：韦晓辉，黄金阳，肖林，宋启亚，
申请(专利权)人：湖南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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