[发明专利]一种遥感影像小目标检测方法在审
| 申请号： | 201811533900.7 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109800637A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 刘军;李科;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： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及一种遥感影像小目标检测方法。目前的深度神经网络对小目标检测效果不理想。本申请提供了一种遥感影像小目标检测方法，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；利用特征图提取建议候选框，特征图仅提取大目标建议候选框；将特征图或者原始影像划分为若干个小的区域，然后将每个小区域对应的原始影像放大后重新通过深度神经网络进行特征提取得到若干个新的特征图；对得到的特征图提取小目标的建议候选框；对提取出来的大目标建议候选框和小目标建议候选框进行汇总，然后进行分类，判断每个建议候选框属于哪个类别；对每个建议候选框进行边框回归；将提取出来的建议候选框经过非极大值抑制后，统一在原始影像上输出坐标点。对小目标的召回率有了很大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 候选框 小目标 遥感影像 神经网络 原始影像 特征图 特征图提取 检测 特征提取 非极大值抑制 边框 输出坐标 小区域 申请 放大 分类 回归 统一 | ||
【主权项】：
1.一种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：利用特征图提取建议候选框，特征图仅提取大目标建议候选框；步骤3：将特征图或者原始影像划分为若干个小的区域，然后将每个小区域对应的原始影像放大后重新通过深度神经网络进行特征提取得到若干个新的特征图；步骤4：对步骤3中得到的特征图提取小目标的建议候选框；步骤5：对步骤2和步骤4中提取出来的建议候选框进行汇总，然后进行分类，判断每个建议候选框属于哪个类别；步骤6：对步骤5中每个建议候选框进行边框回归；步骤7：将步骤6提取出来的建议候选框经过非极大值抑制后，统一在原始影像上输出坐标点。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于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，未经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许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811533900.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
