[发明专利]一种基于多尺度特征的遥感影像小目标检测方法在审
| 申请号： | 201811533165.X | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109800755A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 刘军;赵志龙;申原;陈劲松 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院;北京卫星信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于多尺度特征的遥感影像小目标检测方法。目前的深度神经网络大多采用单层的特征图，对小目标检测效果不太理想。本申请提供了一种基于多尺度特征的遥感影像小目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取遥感影像后通过深度神经网络对遥感影像进行特征提取；步骤2：对步骤1中处理后的遥感影像基于多尺度特征进行候选框提取选出建议候选框；步骤3：对提取出来的建议候选框进行分类，判断每个建议候选框属于哪个类别；步骤4：对每个建议候选框进行边框回归；步骤5：经过边框回归后输出边界框。能够更有效检测小目标，对小目标的召回率有了很大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感影像 小目标 候选框 多尺度特征 边框 检测 神经网络 图像处理技术 输出边界 特征提取 有效检测 特征图 回归 单层 申请 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度特征的遥感影像小目标检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1：获取遥感影像后通过深度神经网络对遥感影像进行特征提取；步骤2：对步骤1中处理后的遥感影像基于多尺度特征进行候选框提取选出建议候选框；步骤3：对提取出来的建议候选框进行分类，判断每个建议候选框属于哪个类别；步骤4：对每个建议候选框进行边框回归；步骤5：经过边框回归后输出边界框。
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