[发明专利]基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法

说明书

本发明实施例提供一种基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法，所述方法包括：获取机场图像中的局部图像；局部图像是根据待检测目标的局部特征信息获取的；将预处理后的局部图像的处理结果确定为所述待检测目标的初筛选结果；并根据所述初筛选结果和预先建立的预设模型，确定所述待检测目标所在的区域；对所述区域进行分类，并获取相同分类的有重叠部分的候选区域，并根据预设规则和所述候选区域，确定所述待检测目标。本发明实施例提供的方法，通过先确定待检测目标所在的区域，再对区域进行分类，并获取相同分类的有重叠部分的候选区域，再确定待检测目标，能够提高对机场中众多影响因素的适应能力、待检测目标的检测精度。

技术领域

本发明实施例涉及遥感图像飞机检测技术领域，具体涉及一种基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法。

背景技术

目前，在机场中基于光学遥感图像对待检测目标(例如是飞机)进行检测的方法种类繁多，由于飞机外形尺寸差异较大，使得已有算法的适应性有限。此外，机场遥感图像场景复杂，存在与飞机特征属性相似的建筑物干扰，极易产生大量虚警，检测难度大。

有的现有技术采用对飞机局部特征的描述，对飞机进行检测，但对飞机整体特征的表述性较差，仅适用于简单局部场景下的飞机目标检测，在机场复杂大视场下会产生大量虚警。有的现有技术在目标表层特征基础上通过滤波等方法分离出目标，再加上后续鉴别处理实现检测，但此类检测方法也不适用于背景复杂、建筑目标密集混杂的场景。还有的现有技术是利用模板匹配技术进行飞机检测，但普通的模板形式较为固定，灵活性差、兼容性差；光学遥感图像成像易受载荷平台、光照等天气因素影响，使得飞机在遥感影像中产生一定的形变、机身边缘出现阴影，利用普通模板匹配技术在实际场景中适应性较差；且飞机尺寸常有所差异，不同尺寸大小的飞机都需建立相应的模板，计算量和模型建立复杂程度大大增加。

因此，如何避免上述缺陷，提高对机场中众多影响因素的适应能力、待检测目标的检测精度，成为亟须解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法。

本发明实施例提供一种基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法，所述方法包括：

获取机场图像中的局部图像；所述局部图像是根据待检测目标的局部特征信息获取的；

将预处理后的局部图像的处理结果确定为所述待检测目标的初筛选结果；并根据所述初筛选结果和预先建立的预设模型，确定所述待检测目标所在的区域；

对所述区域进行分类，并获取相同分类的有重叠部分的候选区域，并根据预设规则和所述候选区域，确定所述待检测目标。

本发明实施例提供的基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法，通过先确定待检测目标所在的区域，再对区域进行分类，并获取相同分类的有重叠部分的候选区域，再确定待检测目标，能够提高对机场中众多影响因素的适应能力、待检测目标的检测精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于关键点筛选及DPM确认的遥感图像飞机检测方法流程示意图；

图2为本发明实施例飞机DPM模型输出结果图；

图3为本发明实施例确定待检测目标以前的机场图像图；

图4为本发明实施例确定待检测目标以后的机场图像图；