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[發明專利]一種多尺度特征融合的鐵路異物侵限檢測方法與骨干網絡在審

專利信息
申請號: 202210904763.3 申請日: 2022-07-29
公開(公告)號: CN115424031A 公開(公告)日: 2022-12-02
發明(設計)人: 郭保青;余祖俊;朱力強;王堯 申請(專利權)人: 北京交通大學;中國國家鐵路集團有限公司
主分類號: G06V10/44 分類號: G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京衛平智業專利代理事務所(普通合伙) 11392 代理人: 閆萍
地址: 100044*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 尺度 特征 融合 鐵路 異物 檢測 方法 骨干 網絡
【權利要求書】:

1.一種多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:包括M層,每一層由2*N個多尺度特征融合模塊組成,多尺度特征融合模塊采用多輸入雙輸出結構,在每個多尺度特征融合模塊中,x、x1、x2……xN為不同尺度的特征輸入,y1、y2為兩種不同尺度的特征輸出;在特征輸入中,x1、x2……xN稱為特征融合輸入,x稱為卷積輸入;在特征輸出中,y1稱為特征融合輸出,y2稱為卷積輸出;M層中的每一層包括N個特征融合輸入和1個卷積輸入,以及N個特征融合輸出和1個卷積輸出;M層中上一層的N個特征融合輸出作為下一層的N個特征融合輸入,上一層的1個卷積輸出作為下一層的1個卷積輸入;M層中每層的卷積輸出同時作為該尺度下的特征featurek,1≤k≤M。

2.如權利要求1所述的多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:每一層包括N+1組輸入:layer_x、layer_x1、layer_x2、……、layer_xN,和N+1組輸出:layer_y、layer_y1、layer_y2、……、layer_yN;

每一層的輸入layer_x1、layer_x2、……、layer_xN分別作為該層中MIDO Block1_1、MIDO Block1_2、……、MIDO Block1_N這N個多尺度特征融合模塊的特征融合輸入x1、x2、……、xN,輸入layer_x作為MIDO Block1_1模塊的卷積輸入x。

3.如權利要求2所述的多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:對于每一層的卷積輸入layer_x,經MIDO Block1_1模塊卷積之后,得到卷積輸出block1_1y2,這一卷積輸出結果作為MIDO Block1_2模塊的卷積輸入x;卷積輸入依次經過MIDO Block1_1、MIDO Block1_2、……、MIDO Block1_N、MIDO Block2_1、MIDO Block2_2、……、MIDO Block2_N后再經過下采樣得到該層的卷積輸出layer_y。

4.如權利要求2所述的多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:對于每一層的特征融合輸入layer_x1、layer_x2、……、layer_xN,經過MIDO Block1_1、MIDO Block1_2、……、MIDOBlock1_N這N個多尺度特征融合模塊后,每個多尺度特征融合模塊都會輸出1個特征融合輸出,N個多尺度特征融合模塊共獲得N個特征融合輸出;這N個特征融合輸出將分別作為MIDOBlock2_1、MIDO Block2_2、……、MIDO Block2_N模塊的特征融合輸入,由MIDO Block2_1、MIDO Block2_2、……、MIDO Block2_N這N個模塊得到N組特征融合輸出,N組特征融合輸出分別經下采樣模塊后將作為這一層的特征融合輸出layer_y1、layer_y2、……、layer_yN。

5.如權利要求3或4所述的多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:對于MIDO Block2_1、MIDO Block2_2、……、MIDO Block2_N的輸出設置了下采樣模塊downsample,每一層的卷積輸出和特征融合輸出都經下采樣模塊后輸出。

6.如權利要求1所述的多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:當不同的特征被輸入到多尺度特征融合模塊時,該多尺度特征融合模塊為不同的輸入x、x1~xN分配一個可學習的加權值p0、p1~pN,這個加權值用于對不同的輸入進行加權,最終值由網絡自行學習而得到。

7.如權利要求1所述的多尺度特征融合骨干網絡,其特征在于:在每個多尺度特征融合模塊中,N個特征融合輸入和1個卷積輸入加權融合后獲得多尺度特征融合模塊的特征融合輸出y1;特征融合輸出y1一方面作為多尺度特征融合模塊的輸出,另一方面,特征融合輸出y1還被送入MobileNetV2模塊中;y1經卷積操作后得到多尺度特征融合模塊的另一路卷積輸出y2。

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