[发明专利]一种高分辨率遥感图像中多朝向舰船目标检测与识别方法

摘要

本发明提出了一种高分辨率遥感图像中多朝向舰船目标检测与识别方法，设计并实现复杂场景下、大尺度环境中多朝向舰船目标检测与识别网络结构，基于卷积神经网络自动的发掘舰船目标的浅层和深层等多维度特征，实现小样本环境下的高分辨率遥感图像中的多朝向、不同尺度和类型的舰船目标的快速精确检测识别。本发明相比传统的目标检测方法检测的速度更快，检测结果更为精确。

主权项

1.一种高分辨率遥感图像中多朝向舰船目标检测与识别方法，其特征在于，包括：步骤1，对遥感图像中的舰船目标标注多角度矩形框，并保存舰船目标的原始标注信息，所述原始标注信息包括：所述多角度矩形边框在所述遥感图像中的中心点位置、长宽和朝向角度；步骤2，对经过标注的遥感图像进行数据增广处理，采用深度学习网络模型输入所需大小的滑动窗口在经过数据增广处理的遥感图像上重叠地的滑动，将包含有效舰船目标的滑动窗口的图像裁剪下来，并基于所述原始标注信息对裁剪的所述图像中的舰船目标自动标注该舰船目标的多角度矩形框在裁剪的所述图像中的中心点位置、长宽以及朝向角度，得到所述舰船目标的相对标注信息；步骤3，基于裁剪的所述图像以及所述图像中的舰船目标的相对标注信息以及深度学习网络模型训练出舰船目标检测和识别模型；步骤4，采用深度学习网络模型输入所需大小的滑动窗口在步骤1的所述遥感图像上重叠地的滑动，将包含有效舰船目标的滑动窗口的图像裁剪下来，将裁剪下来的图像输入所述舰船目标检测和识别模型中预测出该图像中每个舰船目标的多角度矩形框位置和类别置信度，根据该图像在步骤1的所述遥感图像上的位置将该图像中每个舰船目标的多角度矩形框位置映射到步骤1的所述遥感图像中；将所有裁剪下来的图像中相同舰船目标对应的多角度矩形框位置和类别置信度合并得到最终的检测结果。