[发明专利]基于最优锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法在审
| 申请号： | 202210484475.7 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114882376A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 董志鹏;刘焱雄;冯义楷;王艳丽;陈义兰 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第一海洋研究所 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/82 |
| 代理公司： | 青岛发思特专利商标代理有限公司 37212 | 代理人： | 宫兆俭 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于最优目标锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法，属于遥感影像目标识别及信息提取技术领域。本发明首先提出了一种遥感影像最优目标锚点尺度学习方法，可自适应获得不同目标检测任务的最优目标锚点尺度；然后基于最优目标锚点尺度学习方法，设计了一种基于最优目标锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测架构，可根据不同目标检测任务自适应调整锚点尺度，良好的耦合不同类型的目标尺度，实现对不同目标检测任务的精确检测。本发明具有简单、可靠、精度高、易于实现的特点。本发明可广泛运用于遥感影像目标识别及信息提取场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最优 尺度 卷积 神经网络 遥感 影像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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