[发明专利]基于优化SSD目标检测模型的港口自动识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于优化SSD目标检测模型的港口自动识别方法及系统，包括以下步骤：建立基于优化的SSD目标检测模型；制作内河港口数据集；训练SSD目标检测模型；输入待检测的遥感图像，并分割成若干等尺寸的小图像；依次输入训练好的SSD目标检测模型，得到每个小图像的检测结果；拼接整合，还原到原始图像，识别检测出内河港口，并自动标注出港口的位置、类别、形状、面积。本发明完善了内河港口目标检测方法，使港口的标注能够脱离传统的人工方式，实现自动检测，提高了检测速度和准确率，为排查各区域内河港口的现状提供便利，使规范整治工作能够顺利开展。本发明简单实用，可操作性和有效性强。

技术领域

本发明属于智能水运交通领域，特别是一种基于优化SSD目标检测模型的港口自动识别方法及系统。

背景技术

内河港口是指在除沿海岸线以外的河流、湖泊、水库等水域内建造的港口。内河码头普遍受河道通航水深和宽度的影响，大多存在堆场纵深浅、装卸设备小、泊位不大等 特点。内河港口的标注工作往往使用传统的手动标注方式，由工作人员在遥感图像上对 每个港口进行逐一圈定，这种人工标注港口的缺点在于：

1、内河港口排布往往较为混乱，形态各异，通过肉眼识别判断需要花费大量的脑力和精力；

2、内河港口数量众多，在庞大复杂的遥感地图中逐一查找工作量大，整个工作过程消耗时间长，同时易发生遗漏现象；

3、缺乏科学性，当今是人工智能蓬勃发展的时代，港口标注工作不应停留在落后的人工识别阶段，需要与时俱进，跟上科学发展的步伐；

基于上述情况，目前迫切需要一种新的内河港口目标检测方法，使内河港口的标注 能够脱离传统的人工方式，实现自动检测，为排查各区域内河港口的现状提供便利，使规范整治工作能够顺利开展。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提供一种基于优化SSD目标检测模型的港口自动识别方法，使内河港口的标注能够脱离传统的人工方式，实现自动检测，为排查各区域内河港口的现状提供便利，使规范整治工作能够顺利开展。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于优化SSD目标检测模型的港口自动识别方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，建立优化的SSD目标检测模型；

步骤2，构建内河港口数据集；

步骤3，利用所述港口数据集训练所述优化的SSD目标检测模型；

步骤4，针对待检测的卫星遥感图像，利用训练好的SSD目标检测模型识别检测其中的内河港口。

进一步地，步骤1所述建立优化的SSD目标检测模型，具体包括：

步骤1-1，构建优化的SSD目标检测模型：

以VGG-16作为基础模型，在VGG-16的基础上新增卷积层以获得更多的特征图以用于检测；具体包括：特征提取部分将VGG-16的全连接层FC6层和FC7层转换成3×3 的卷积层Conv6和1×1的卷积层Conv7，同时将VGG-16的池化层pool5由原来的2×2-s2 变成3×3-s1，同时为了配合这种变化，采用了Atrous Algorithm；此外，移除VGG-16 的dropout层和FC8层，并新增一系列卷积层；

则所述优化的SSD目标检测模型包括依次设置的卷积层Conv4_3、Conv6、Conv7，Conv8_2，Conv9_2，Conv10_2，Conv11_2，输入图像经该模型后共提取7个特征图， 大小分别为(38，38)，(19，19)，(19，19)，(10，10)，(5，5)，(3，3)，(1，1)；

步骤1-2，在不同特征图上设置不同数目的先验框，同一个特征图上每个单元设置的先验框是相同的，其中，