(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211105389.7 (22)申请日 2022.09.09 (71)申请人 中山大学 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西 路135号 申请人 中国人民解 放军63983部队 (72)发明人 胡俊　郭航甫　罗朝鹏　姜和俊　 李红　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 曾敬 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种联合多光谱融合与目标检测任务的地 雷检测方法 (57)摘要 本申请公开了一种联合多光谱融合与目标 检测任务的地雷检测方法， 属于浅层地下掩埋物 的探测技术领域。 该方法包括： 获取样本图像数 据； 将样本图像数据输入至初始融合模型进行融 合处理， 得到融合图像和图像损失值； 根据融合 图像、 图像损失值和固定模型参数的初始检测模 型训练初始融合模型， 得到融合网络模型； 根据 融合图像训练初始检测模型， 得到检测网络模 型； 获取目标所在区域的多光谱图像数据； 将多 光谱图像数据输入至融合网络模型进行融合处 理， 得到目标融合图像； 将目标融合图像输入至 检测网络模型进行检测， 得到目标的具体位置。 本申请能够有导向性地融合多光谱信息， 使 得多 光谱融合的结果能够直接地用于检测任务的性 能提升上， 提高检测效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115376029 A 2022.11.22 CN 115376029 A 1.一种联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取样本图像数据； 将所述样本图像数据输入至初始融合模型进行融合处理， 得到融合图像和图像损失 值； 根据所述融合图像、 所述图像损失值和固定模型参数的初始检测模型训练所述初始融 合模型， 得到融合网络模型； 根据所述融合图像训练所述初始检测模型， 得到检测网络模型； 获取目标 所在区域的多光谱图像数据； 将所述多光谱图像数据输入至所述融合网络模型进行融合处 理， 得到目标融合图像； 将所述目标融合图像输入至所述检测网络模型进行检测， 得到所述目标的具体位置 。 2.根据权利要求1所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 还包括： 将所述融合网络模型作为新的初始融合模型， 并将所述检测网络模型作为新的初始检 测模型， 返回至所述将所述样本图像数据输入至初始融合模型进行融合处理， 得到融合图 像和图像损失值这一步骤， 直至执行次数达到预设次数为止， 得到最终的所述融合网络模 型和所述检测网络模型。 3.根据权利要求1所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 所述将样本图像数据输入至初始融合模型进 行融合处理， 得到融合图像和图像损失值， 包括： 对所述样本图像数据进行 特征提取得到多个第一特 征数据； 对所述多个第一特 征数据进行 特征融合得到第二特 征数据； 对所述第二特 征数据进行解码处 理得到所述融合图像； 根据所述样本图像数据和所述融合图像 计算得到所述图像损失值。 4.根据权利要求1所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 所述根据所述融合图像、 所述图像损失值和固定模型参数的初始检测模型训练所述初 始融合模型， 得到融合网络模型， 包括： 将所述融合图像输入至所述初始检测模型进行检测， 得到第一检测损失值； 根据所述图像损失值和所述第 一检测损失值训练所述初始融合模型， 得到所述融合网 络模型。 5.根据权利要求4所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 所述将所述融合图像输入至所述初始检测模型进行检测， 得到第一检测损失值， 包括： 将所述融合图像输入至所述初始检测模型 得到预测检测结果； 根据所述预测检测结果和预设标签对所述初始检测模型的损失函数进行计算， 得到所 述第一检测损失值。 6.根据权利要求4所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 所述根据所述图像损失值和所述第一检测损失值训练所述初始融合模型， 得到所述融 合网络模型， 包括： 对所述第一检测损失值进行加权操作 得到加权后的第 一检测损失值， 并将加权后的所 述第一检测损失值和所述图像损失值进行 联合得到联合损失值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115376029 A 2根据所述联合损失值对所述初始融合模型进行训练得到所述融合网络模型。 7.根据权利要求1所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 所述根据所述融合图像训练所述初始检测模型， 得到检测网络模型， 包括： 将所述融合图像输入至所述初始检测模型进行检测， 得到第二检测损失值； 根据所述第二检测损失值训练所述初始检测模型， 得到所述检测网络模型。 8.根据权利要求2所述的联合多光谱融合与目标检测任务的地雷检测方法， 其特征在 于， 还包括： 若所述执行次数达到预设值的整数倍， 增大所述初始检测模型的损失函数的权重系 数。 9.一种目标探测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取样本图像数据； 第一融合模块， 用于将所述样本 图像数据输入至初始融合模型进行融合处理， 得到融 合图像和图像损失值； 第一训练模块， 用于根据所述融合图像、 所述图像损 失值和固定模型参数的初始检测 模型训练所述初始融合模型， 得到融合网络模型； 第二训练模块， 用于根据所述融合图像训练所述初始检测模型， 得到检测网络模型； 第二获取模块， 用于获取目标 所在区域的多光谱图像数据； 第二融合模块， 用于将所述多光谱图像数据输入至所述融合网络模型进行融合处理， 得到目标融合图像； 检测模块， 用于将所述目标融合图像输入至所述检测网络模型进行检测， 得到所述目 标的具体位置 。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机可 执行指令， 所述计算机可 执行指令用于使计算机执 行如权利要求1至8任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115376029 A 3