[发明专利]基于典型示例挖掘的全卷积网络飞机检测方法有效
| 申请号： | 201710754636.9 | 申请日： | 2017-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN107665498B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 姜志国;张浩鹏;蔡博文;谢凤英;赵丹培;史振威;罗晓燕;尹继豪 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 崔自京 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于典型示例挖掘的全卷积网络飞机检测方法，方法包括以下步骤：获取遥感图像的训练样本；对训练样本进行预处理，获得扩充后的飞机标注真值框的尺度与长宽比；飞机典型示例的自动挖掘；构建典型飞机示例与飞机标注真值框的对应关系；基于飞机典型示例挖掘的全卷积网络训练；利用全卷积网络实现飞机的检测。本发明将全卷积神经网络引入到遥感图像飞机检测，根据飞机外形特征对飞机样本进行聚类，挖掘训练数据中典型飞机示例，由此训练针对不同典型飞机示例的候选目标提取网络，有效提高候选区域提取网络的性能，进而提升飞机检测的查全率，同时达到了抑制虚警的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 典型 示例 挖掘 卷积 网络 飞机 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于典型示例挖掘的全卷积网络飞机检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，获取遥感图像的训练样本；步骤二，对所述训练样本进行预处理，获得扩充后的飞机标注真值框的尺度与长宽比；步骤三，飞机典型示例的自动挖掘；步骤四，构建典型飞机示例与飞机标注真值框的对应关系；步骤五，基于飞机典型示例挖掘的全卷积网络训练；步骤六，利用全卷积网络实现飞机检测。
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