[发明专利]一种适配多波段图像的多目标检测方法和系统

摘要

本发明公开了一种适配多波段图像的多目标检测方法和系统，首先对输入的多波段图像数据进行预处理，得到尺寸统一、特征匹配的多波段图像序列；再使用自编码神经网络方法生成保留多波段图像显著特征的特征融合图；应用标注工具及共享标注方式构建多波段图像联合数据集；训练并验证由卷积神经网络搭建的多波段检测模型Multiband‑net，得到包含权重参数的模型文件；调用模型文件实现对可见光、红外、二者融合图像的跨波段灵活检测，输出检测结果图像及视频。本发明的方法可以广泛应用于深度学习训练过程，提升目标检测模型精度及跨波段检测的泛化性能，系统分类模型在可见光和红外波段的平均精度分别达到84.89％、87.95％，在适配的不同波段上均取得更优的检测性能。