[发明专利]基于图像显著性检测的采砂船识别方法

摘要

本发明公开一种基于图像显著性检测的采砂船识别方法，该方法针对部分显著性物体（采砂船船体）检测模型出现部分图片出现全局语义信息缺失的情况提出了一种新的强监督显著性检测方法。该模型分为两层，第一层主要采用了全卷积神经网络在像素层面上抓取采砂船图片全局语义信息与局部特征信息，并标注采砂船船体。第二层通过我们提出的递归递减的模型，逐层的将第一层得到的显著图去噪音并在全局语义缺失情况下使用局部信息补充，并加强显著物体的边界特征。该模型在收集的采砂船数据集上表现优良，在现有的6个SOD数据集上表现良好。

主权项

1.一种基于图像显著性检测的采砂船识别方法，其特征在于：采用全卷积神经网络对图片进行显著性物体的检测，在检测过程中采集全局语义特征，局部信息作为补充，递归递减的模式深入融合两者。