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一种基于小波分解与层级特征对齐的无人机航拍小目标检测方法

发明专利未知
10权利要求 · 3 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

唐晓铭; 衡星; 翟世东; 刘平; 王会明; 何亭瑞; 覃清; 张雪

申请日

Jul 28, 2026

公开日

Oct 20, 2026

IPC 分类

G06V 20/17 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06V 10/52 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/08 (2023.01)

本发明公开一种基于小波分解与层级特征对齐的无人机航拍小目标检测方法,属于计算机视觉、深度学习及航拍图像处理技术领域。针对航拍小目标像素占比低、轮廓细节弱、易受背景纹理干扰及深层特征下采样中细微结构丢失问题,构建融合小波分解与层级特征对齐的特征增强网络。据浅层、深层和末端特征的空间分辨率与语义强度差异配置差异化处理链:浅层采用语义‑空间特征互补对齐保持位置细节;深层依次进行小波频带分解、分频卷积、逆变换重构和语义‑空间交叉加权对齐,抑制背景干扰并恢复小目标结构;末端补充多尺度上下文;各层级特征共同输入融合网络,高分辨率分支与轻量化卷积。改善复杂环境下航拍小目标检测精度,兼顾机载平台实时推理效率。

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