[发明专利]用于遥感目标检测的旋转目标检测方法

权利要求书

1.一种用于遥感目标检测的旋转目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

第一步、获取遥感图像，得到遥感图像中目标外接矩形的位置信息(x,y,w,h)，并对遥感图像进行归一化处理；

第二步、利用深度学习网络进行目标检测，输出预测结果，预测结果为目标的类别和位置信息(x,y,w,h,r,sign)；令旋转目标对应的矩形EFGH的四个顶点分别位于目标外接矩形ABCD的边AD、AB、BC和CD上，则r表示线段AF与边AB之比，r∈(0,1)；sign表示线段ED的长度，若线段ED的长度大于h/2，则sign的预测值为1；若线段ED的长度小于h/2，则sign的预测值为0；

第三步、对预测结果进行解码，根据目标外接矩形的位置信息得到旋转目标；

目标外接矩形ABCD的边AB的长度为w，边BC的长度为h；令边AF的长度为a，a＝wr，则边FB的长度为w-a；线段BG的长度为X，则线段AE的长度为h-X；

根据三角形AEF与三角形BFG相似，得FB/AE＝BG/AF，有式(8)：

式(8)经过变形得到式(9)：

当sign的预测值为1时，sign的预测值为0时，

已知目标外接矩形ABCD中心点的坐标(x,y)，得到A点坐标(x-w/2,y-h/2)，B点坐标(x+w/2,y-h/2)，C点坐标(x+w/2,y+h/2)，D点坐标(x-w/2,y+h/2)，F点坐标(x-w/2+a,y-h/2)，G点坐标(x+w/2,y-h/2+X)，H点坐标(x+w/2-a,y+h/2)，E点坐标((x-w/2,y+h/2-X)，矩形EFGH即为旋转目标。

2.根据权利要求1所述的用于遥感目标检测的旋转目标检测方法，其特征在于，在深度学习网络训练过程中，采用式(5)计算分类损失：

L_cls(p,u)＝-log pu (5)

式(5)中，p为预测框通过softmax函数计算得到的分类概率，u表示预测框对应目标的真实类别标签；

利用式(6)计算回归损失；

式(6)中，t_i＝[t_x，t_y，t_w，t_h，t_r]，t_x＝(x-x_a)/w_a，t_y＝(y-y_a)/h_a，t_w＝log(w/w_a)，t_h＝log(h/h_a)，t_r＝log(r/w_a)，x，x_a，x^*分别表示预测框、锚框和真实框的横坐标，w_a表示锚框的宽度，y，w，h，r同理；

利用式(7)计算sign损失：

L_sign(s，s^*)＝-[s^*log(s)+(1-s^*)log(1-s)] (7)

其中，s为将候选框预测为真实框的概率，s^*为真实标签。

3.根据权利要求1所述的用于遥感目标检测的旋转目标检测方法，其特征在于，第一步中，利用遥感图像中旋转目标的OBB标注得到目标外接矩形的位置信息，目标外接矩形的长和宽分别与遥感图像的长和宽平行。

4.根据权利要求1所述的用于遥感目标检测的旋转目标检测方法，其特征在于，深度学习网络以ResNet101网络作为主干网络，利用ResNet101网络对归一化后的遥感图像进行特征提取；将ResNet101网络最后三层的输出结果输入到FPN中进行特征融合，FPN输出三个不同尺度大小的特征图；将三个特征图分别输入到RPN网络中生成候选框，将FPN输出的特征图和该特征图对应的候选框输入到RoI Pooling层，根据候选框从特征图上生成特征向量；将特征向量经过两个并行的全连接层进行分类预测和回归预测，得到分类信息和位置信息。