[发明专利]一种基于SAR图像的目标检测方法及装置

说明书

一种SAR图像的目标检测方法及装置，涉及目标检测技术领域，能够提升目标检测的检测精度。该方法是基于YOLOv4模型提出新的目标检测模型实现的，该目标检测模型包括基准网络、中间网络以及检测网络，该目标检测模型中间网络包括第一特征融合单元、第二特征融合单元以及第三特征融合单元，该第三特征融合单元包括依次连接的第一CBL模块、DSPP模块、第二CBL模块、第一合并模块以及第三CBL模块，该方法包括：使用新的目标检测模型对待检测SAR图像的每一个子图像进行检测，得到子图像对应的预测框信息，该预测框信息用于确定子图像中的检测目标，然后将待检测SAR图像的所有子图像对应的预测框信息进行整合，以确定待检测SAR图像中的检测目标。

技术领域

本申请涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于SAR图像的目标检测方法及装置。

背景技术

卫星遥感是一种有效的监测手段，已广泛应用于国防、自然资源、交通、气象、海洋、环保、应急等领域。相比于光学遥感，合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)是一种使用主动式微波遥感技术的传感器，通过SAR获取的图像数据可以称为SAR图像。

目前，对深远海中的船舶进行识别也可以基于SAR图像实现，通过对SAR图像进行分析处理检测出船舶，但现有的基于SAR图像的船舶检测方法的检测精度较低，检测性能有待提升。

发明内容

本申请实施例提供一种基于SAR图像的目标检测方法及装置，能够提升目标检测的精度。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种基于合成孔径雷达SAR图像的目标检测方法，所述方法基于YOLOv4模型提出新的目标检测模型实现，所述目标检测模型包括依次连接的基准网络、中间网络以及检测网络。所述中间网络包括第一特征融合单元、第二特征融合单元以及第三特征融合单元，所述第一特征融合单元的第一输入端、所述第二特征融合单元的第一输入端以及所述第三特征融合单元的第一输入端分别耦合至所述中间网络的三个输入端，所述第一特征融合单元的第二输入端连接所述第二特征融合单元的第二输出端，所述第一特征融合单元的第一输出端耦合至所述中间网络的第一输出端，所述第一特征融合单元的第二输出端连接所述第二特征融合单元的第二输入端；所述第二特征融合单元的第一输出端耦合至所述中间网络的第二输出端，所述第二特征融合单元的第三输入端连接所述第三特征融合单元的第二输出端，所述第二特征融合单元的第三输出端连接所述第三特征融合单元的第二输入端；所述第三特征融合单元的第一输出端耦合至所述中间网络的第三输出端；其中，所述第三特征融合单元包括依次连接的第一CBL模块、扩张卷积的空间金字塔池化DSPP模块、第二CBL模块、第一合并模块以及第三CBL模块，所述第三特征融合单元还包括第一下采样模块，所述第一下采样模块的一端耦合至所述第三特征融合单元的第二输入端，所述第一下采样模块的另一端连接所述合并模块；CBL模块由卷积层、批量归一化层以及LeakyRelu激活函数层串联而成。

基于上述目标检测模型，本申请实施例提供的基于SAR图像的目标检测方法包括：采用所述基准网络对待检测SAR图像的每一个子图像进行特征提取，得到所述子图像的第一预测特征图、第二预测特征图以及第三预测特征图；其中，所述第一预测特征图、所述第二预测特征图以及所述第三预测特征图的尺寸依次减小；所述待检测SAR图像包括多个子图像，所述多个子图像是对所述待检测SAR图像进行切分得到的；并且通过所述中间网络对所述第一预测特征图、所述第二预测特征图以及所述第三预测特征图进行特征融合，得到第一融合特征图、第二融合特征图以及第三融合特征图；其中，所述第一融合特征图由所述第一特征融合单元处理得到，所述第二预测特征图由所述第二特征融合单元处理得到，所述第三融合特征图由所述第三特征融合单元处理得到；以及基于所述检测网络对所述第一融合特征图、第二融合特征图以及所述第三融合特征图进行处理，确定所述子图像对应的预测框信息，所述预测框信息用于确定所述子图像中的检测目标；最后将所述待检测SAR图像的所有子图像对应的预测框信息进行整合，以确定所述待检测SAR图像中的检测目标。