基于时空神经网络的小目标识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于时空神经网络的小目标识别方法及系统，其中，该方法包括：运用超分辨率算法对原始模糊图像进行预处理，得到高画质图像序列；利用时空注意力机制对高画质图像序列的相邻帧间进行逻辑减操作，捕捉并高亮强调可疑区域；提取可疑区域中的深度特征，得到特征图时序序列；采用LSTM状态转移子网将特征图时序序列输入到置信输出的映射装置中，得到转移状态；利用分类器对转移状态进行分类，得到最终识别结果，其中，最终识别结果为目标种类和置信率。该方法随着帧序列的不断读入，模型进行自我修正，逐渐修正为正确的类别并不断提高置信率。