[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像船舶目标检测方法在审
| 申请号： | 202210836090.2 | 申请日： | 2022-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN115272876A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 张致齐;郑慧刚;谢广奇;曹金山;常学立 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 张辰 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本文提供了一种基于深度学习的遥感图像船舶目标检测方法，应用于FRS‑Net网络；其技术要点在于：所述方法包括以下步骤：构建数据集并且对数据集进行预处理与增强；构建FRS‑Net网络；进行FRS‑Net模型训练；得到FRS‑Net的模型参数，基于FRS‑Net的模型对目标影像进行检测；对网络性能进行评估，并且依据评估结果对网络模型进行迭代优化。本发明主要针对受云雾干扰的复杂环境下遥感船舶检测任务，依据遥感影像的特点提出更为合适的锚框设定与分配策略，并且通过构建特征融合使浅层网络获得更高级的语义信息以减缓云雾的干扰。该方法具有运算效率高、目标检测精确等方面的优势，能够适用于大规模的遥感舰船检测任务，在快速提取舰船目标方面有着明显的价值与意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 图像 船舶 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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