[發(fā)明專利]一種基于特征金字塔的海面遙感圖像船舶檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910059405.5 | 申請日: | 2019-01-22 |
| 公開(公告)號: | CN109800716A | 公開(公告)日: | 2019-05-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 鄒臘梅;李長峰;熊紫華;李曉光;陳婷;張松偉;俞天敏;車鑫;顏露新;鐘勝;楊衛(wèi)東 | 申請(專利權(quán))人: | 華中科技大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人: | 李智;曹葆青 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 金字塔 檢測結(jié)果 船舶 船舶檢測 海面背景 海面遙感 網(wǎng)絡(luò)收斂 訓(xùn)練過程 遙感圖像 圖像 編碼矩陣 編碼位置 結(jié)構(gòu)使用 目標尺度 目標檢測 損失函數(shù) 網(wǎng)絡(luò)篩選 網(wǎng)絡(luò)學習 位置處理 上采樣 特征圖 檢測 滑窗 卷積 預(yù)檢 拼接 空洞 篩選 分類 融合 網(wǎng)絡(luò) 保證 | ||
本發(fā)明公開了一種基于特征金字塔的海面遙感圖像船舶檢測方法,包括:通過滑窗機制將待檢測海面背景船舶遙感圖像切分成小圖;對切分得到的小圖,通過船舶分類預(yù)檢網(wǎng)絡(luò)篩選出可能包含船舶的小圖;對篩選出可能包含船舶的小圖,通過基于特征金字塔的目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行檢測,得到小圖檢測結(jié)果;融合拼接小圖檢測結(jié)果,得到海面背景遙感圖像最終檢測結(jié)果。本發(fā)明根據(jù)目標大小將其劃分到特定的編碼位置,使得編碼矩陣中,特定位置處理相應(yīng)大小的目標,加速訓(xùn)練過程網(wǎng)絡(luò)收斂速度。特征金字塔的上采樣結(jié)構(gòu)使用空洞卷積操作,在保證特征圖大小不變的情況下,提升感受野。損失函數(shù)僅計算與目標尺度對應(yīng)部分的損失,簡化網(wǎng)絡(luò)學習任務(wù),加速訓(xùn)練過程網(wǎng)絡(luò)收斂。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種基于特征金字塔的海面遙感圖像船舶檢測方法。
背景技術(shù)
船舶作為利用海洋、開發(fā)海洋的一項重要工具,使得船舶檢測越來越引發(fā)人們的重視。在民用方面,船舶檢測在漁業(yè)監(jiān)控管理、港口船舶航行管理控制、海洋污染監(jiān)視等方面具有重要用途;在軍用方面,船舶檢測在加強海域監(jiān)管,監(jiān)視非法船只和監(jiān)視戰(zhàn)時海面?zhèn)刹閿撤脚灤确矫婢哂袕V泛的應(yīng)用前景。對于衛(wèi)星遙感成像等高空偵察平臺獲取的海洋背景下大幅遙感圖像數(shù)據(jù),單純依靠人工判讀工作量大重復(fù)性高效率低。
針對上述問題,提出一種海面遙感圖像船舶檢測方法。當前的一些基于深度學習的通用目標檢測方法,受計算資源限制,所處理的圖像大小大致都在1000×1000以下,無法直接處理大幅面遙感圖像。若使用簡單的降采樣的方式,將大幅面遙感圖像縮小為小幅圖像,易帶來目標信息損失的問題。
發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷,本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)現(xiàn)有目標檢測網(wǎng)絡(luò)無法直接處理大幅面圖像,以及現(xiàn)有檢測算法速度慢,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,對較小目標檢測精度低的技術(shù)問題。
為實現(xiàn)上述目的,第一方面,本發(fā)明實施例提供了一種基于特征金字塔的海面遙感圖像船舶檢測方法,該方法包括如下步驟:
步驟S1.通過滑窗機制將待檢測海面背景船舶遙感圖像切分成小圖;
步驟S2.對切分得到的小圖,通過船舶分類預(yù)檢網(wǎng)絡(luò)篩選出可能包含船舶的小圖;
步驟S3.對篩選出可能包含船舶的小圖,通過基于特征金字塔的目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行檢測,得到小圖檢測結(jié)果;
步驟S4.融合拼接小圖檢測結(jié)果,得到海面背景遙感圖像最終檢測結(jié)果。
具體地,步驟S1具體如下:
以width×height大小的窗口,步長為(1-P%)×width個像素在待檢測海面背景船舶遙感圖像上進行滑窗,在保證兩張小圖之間的重疊率為P%的前提下,將待檢測海面背景船舶遙感圖像切分成width×height大小的小圖。
具體地,步驟S3包括以下步驟:
S30.建立一個由殘差結(jié)構(gòu)、檢測結(jié)構(gòu)、連接結(jié)構(gòu)、上采樣結(jié)構(gòu)以及頭部結(jié)構(gòu)組成的基于特征金字塔的目標檢測網(wǎng)絡(luò);
S31.根據(jù)訓(xùn)練集的標簽?zāi)繕藱z測框,進行編碼;
S32.使用編碼后的訓(xùn)練集,訓(xùn)練基于特征金字塔的目標檢測網(wǎng)絡(luò);
S33.使用訓(xùn)練好的基于特征金字塔的目標檢測網(wǎng)絡(luò),對待檢測海面背景船舶遙感圖像篩選出的可能包含船舶的小圖進行檢測,得到對應(yīng)的小圖檢測結(jié)果。
具體地,步驟S30包括以下步驟:
S310.將width×height大小的圖像劃分為S×S個大小相同的格子;
S311.以目標中心點位置(x,y)為依據(jù),計算得到目標所屬格子序號(idx,idy),計算公式如下:
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