一种基于深层融合神经网络的温度、亮度特征提取方法

摘要

一种基于深层融合神经网络的温度、亮度特征提取方法，具体方法为：1)采集样本数据；2)生成模拟数据；3)提取目标外形轮廓；4)构建深层融合神经网络特征模型；5)提取试验样件温度、亮度特征。本发明可以高效率的构建复杂自然环境下弱小目标的亮度、温度特征提取模型，为典型恶劣自然环境下伪装特征试验样件的温度、亮度特征长时间监测提供技术储备，有利于试验样件温度、亮度等功能指标的退化规律研究、环境适应性评价与典型环境的服役寿命评估。