[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)的遙感艦船目標(biāo)輪廓分割與檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710675694.2
• 申請日: 2017-08-09
• 公開（公告）號: CN107527352A
• 公開（公告）日: 2017-12-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楚博策
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/13;G06N3/04
• 代理公司: 河北東尚律師事務(wù)所13124
• 代理人: 王文慶

1.基于深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)的遙感艦船目標(biāo)輪廓分割與檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采集不同型號、不同分辨率可見光的遙感艦船目標(biāo)圖像，對每一張遙感艦船目標(biāo)圖像進(jìn)行逐像素標(biāo)注，把遙感艦船目標(biāo)圖像和對應(yīng)標(biāo)注的遙感艦船目標(biāo)圖像打包構(gòu)成訓(xùn)練樣本；

(2)設(shè)計(jì)6層深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)；深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)具體為：前六層的節(jié)點(diǎn)依次為對遙感艦船目標(biāo)圖像進(jìn)行6次卷積特征提取和下采樣后的圖像；后六層的節(jié)點(diǎn)依次為對第六層的圖像進(jìn)行6次反卷積特征提取和上采樣后的圖像；并分別將第五層、第四層和第三層與最后一層進(jìn)行連接，連接實(shí)現(xiàn)的操作為把第五層、第四層和第三層的圖像分別進(jìn)行反卷積特征提取并上采樣至原圖大小，將上采樣至原圖大小的圖像與最后一層的圖像進(jìn)行合并強(qiáng)化，完成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)；前六層圖像的分辨率在遙感艦船目標(biāo)圖像原圖的基礎(chǔ)上依次縮小了2，4，8，16，32和64倍；后六層圖像的分辨率在第六層圖像的基礎(chǔ)上依次放大了2，4，8，16，32和64倍；第五層、第四層和第三層的圖像分別進(jìn)行反卷積特征提取并一一對應(yīng)進(jìn)行32倍、16倍和8倍上采樣至原圖大小；

(3)初始設(shè)定步驟(2)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)參數(shù)，對訓(xùn)練樣本中的遙感艦船目標(biāo)圖像，根據(jù)步驟(2)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，得到檢測結(jié)果，根據(jù)檢測結(jié)果和對應(yīng)標(biāo)注的遙感艦船目標(biāo)圖像逐個(gè)像素計(jì)算多分類回歸模型softmax分類的損失，得到每一個(gè)遙感艦船目標(biāo)圖像的損失值；

(4)將所有遙感艦船目標(biāo)圖像的損失值進(jìn)行排序，選擇損失值最大的設(shè)定個(gè)數(shù)的遙感艦船目標(biāo)圖像作為難例樣本，并將這些難例樣本的損失值反饋到深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)中，使用隨機(jī)梯度下降法更新深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)參數(shù)；

(5)將待檢測圖像采用重疊切分方法進(jìn)行切分，將切分后的所有分塊分別送入深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)中，得到每個(gè)分塊的初始檢測結(jié)果，并消除每個(gè)分塊的細(xì)小的像素級誤檢測，將消除像素級誤檢測后的所有分塊的檢測結(jié)果匯總到原圖中，得到最終檢測與分割的合并結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)的遙感艦船目標(biāo)輪廓分割與檢測方法，其特征在于，步驟(5)具體包括以下步驟：

(501)計(jì)算分塊的像素?cái)?shù)S：

其中，X為分辨率，L為待檢測圖像的大小；

(502)采用重疊切分方法從坐標(biāo)原點(diǎn)開始對待檢測圖像按照分塊像素?cái)?shù)進(jìn)行分塊；

(503)將所有分塊分別送入深度學(xué)習(xí)FCN網(wǎng)絡(luò)中，得到所有分塊的初始檢測結(jié)果，并通過膨脹腐蝕消除細(xì)小的像素級誤檢測；

(504)將消除像素級誤檢測后的所有分塊的檢測結(jié)果匯總到原圖中，當(dāng)重疊區(qū)域檢測結(jié)果產(chǎn)生矛盾時(shí)，保留其中檢測為目標(biāo)像素的結(jié)果作為最終檢測與分割的合并結(jié)果。