[发明专利]一种基于超像素和场景预测的小型无人机目标检测方法在审
| 申请号： | 201610908883.5 | 申请日： | 2016-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN106651937A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 曹宗杰 | 申请（专利权）人： | 成都电科智达科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06T7/11 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙)51232 | 代理人： | 葛启函 |
| 地址： | 611731 四川省成都市高新*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理和无人机检测技术领域，涉及一种基于超像素和场景预测的小型无人机目标检测方法。本发明主要包括预处理将待检测光学图像进行超像素生成和场景分类，获得基于超像素的场景分类图像；无人机目标概率估计分别估算步骤a获得的分类图像中每一个场景的显著性深度值，计算每个场景存在无人机目标的概率；无人机检测提取待检测图像的特征，采用基于SVD的多层金字塔结构获得特征显著图，对不同特征显著图加权获得总显著图，载入步骤a中获得的超像素分类图像，根据步骤b中获得的概率加入不同场景区域的权重，采用胜者全赢和抑制返回机制，获得小型无人机的目标检测结果。本发明的有益效果为，相对于传统技术，本发明的检测精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 像素 场景 预测 小型 无人机 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于超像素和场景预测的小型无人机目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.预处理：将待检测光学图像进行超像素生成和场景分类，获得基于超像素的场景分类图像；b.无人机目标概率估计：分别估算步骤a获得的分类图像中每一个场景的显著性深度值，计算每个场景存在无人机目标的概率；c.无人机检测：提取待检测图像的特征，采用基于SVD的多层金字塔结构获得特征显著图，对不同特征显著图加权获得总显著图，载入步骤a中获得的超像素分类图像，根据步骤b中获得的概率加入不同场景区域的权重，采用胜者全赢和抑制返回机制，获得小型无人机的目标检测结果。
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