[发明专利]基于单阶段全卷积网络和多特征融合的遥感目标检测方法有效
| 申请号： | 202110442872.3 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113177456B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 白静;温征;唐晓川;董泽委;郭亚泽;裴晓龙;闫逊;孙放;张秀华 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06T5/30;G06T7/13 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于单阶段全卷积网络和多特征融合的遥感目标检测方法，主要解决现有技术对光学遥感图像目标特征提取不充分的问题。其实现方案是：1)分别提取原始数据的数学形态学特征、线性尺度空间特征、非线性尺度空间特征并将这三种特征进行融合，得到融合特征图；2)将融合特征图划分为训练数据集和测试数据集，并对训练数据集进行小目标扩充；3)构建目标检测网络，并使用梯度下降算法在目标扩充后的训练数据集上对该网络进行训练；4)使用训练好的网络对测试数据集进行测试，得到检测结果。本发明增强了目标的轮廓特征和边缘特征，有利于提升目标检测的准确率，可用于资源勘探、自然灾害评估及目标识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶段 卷积 网络 特征 融合 遥感 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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