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微弱人体目标识别系统

参照人类视觉认知机制,基于可见光设备,赋予应用单元在复杂背景中的目标感知能力。首先设计基于多尺度图像的自适应裁剪模块,其次设计网络提取目标尺度适应性深度特征,实现鲁棒性目标区域匹配与深度卷积网络训练,最后利用深度卷积网络模型压缩算法,达到高精度、高实时性的人体目标识别效果。 海上漂浮人体目标的搜救是海军与海军航空兵的重要职责,在战时发挥后勤保障的重要作用,且在军事目标搜救过程中,经常需要在较大面积区域内完成微弱人体目标搜索,完全凭借人工目视的方式难以满足实际需求。 现有监控系统通常用于固定场景、较近距离监测,无法用于微弱人体目标搜寻定位需求。 目前,国内外相关研究机构及公司在目标检测与识别领域内所关注的都是较高分辨率的关键目标,如人脸,监控场景中的人体、车辆或者航拍领域内的飞机、舰船等目标。 在低分辨率、弱特征的人体目标搜寻定位方面应用尚属空白,该产品联合中国科学院大学共同攻关,形成微弱人体目标搜寻定位解决方案。


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