[发明专利]一种基于滑窗的大尺寸图像中小目标识别方法在审
| 申请号： | 201911037783.X | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110781839A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 陈峰;翟佳;彭实;董毅;谢晓丹 | 申请（专利权）人： | 北京环境特性研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11609 北京格允知识产权代理有限公司 | 代理人： | 周娇娇 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及目标识别技术领域，尤其涉及一种基于滑窗的大尺寸图像中小目标识别方法，包括如下步骤：滑窗设置、根据待检测的原始图像及深度神经网络的输入要求，设置滑窗规格与滑窗步长；图像分割、基于设置好的滑窗分割原始图像，记录各个滑窗编号、坐标以及分割得到的区域图像；目标识别、设置深度神经网络参数，将各个滑窗分割得到的区域图像依次输入深度神经网络，对各滑窗区域图像进行目标检测识别，并记录每个目标的识别结果；结果处理及反馈、对各滑窗区域图像识别结果进行解析，输出最终识别结果。该方法可解决当前机载、卫星图像等大尺寸图像无法实现小目标直接检测识别以及直接分割图像易导致目标被分裂而无法识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 滑窗 区域图像 目标识别 神经网络 原始图像 分割 目标检测识别 目标识别技术 神经网络参数 大尺寸图像 尺寸图像 分割图像 结果处理 输入要求 图像分割 卫星图像 直接检测 小目标 等大 记录 解析 反馈 输出 分裂 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于滑窗的大尺寸图像中小目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n滑窗设置、根据待检测的原始图像及深度神经网络的输入要求，设置滑窗规格与滑窗步长；/n图像分割、基于设置好的滑窗分割原始图像，记录各个滑窗编号、坐标以及分割得到的区域图像；/n目标识别、设置深度神经网络参数，将各个滑窗分割得到的区域图像依次输入深度神经网络，对各滑窗区域图像进行目标检测识别，并记录每个目标的识别结果；/n结果处理及反馈、对各滑窗区域图像识别结果进行解析，输出最终识别结果。/n
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