[發明專利]一種遙感圖像多類別目標檢測方法和系統

有效

• 申請號: 202011221705.8
• 申請日: 2020-11-05
• 公開（公告）號: CN112446301B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 薛健;侯利萍;呂科
• 申請（專利權）人: 中國科學院大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 趙悅

1.一種遙感圖像多類別目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1通過不規則金字塔特征提取網絡提取輸入圖像的不規則多尺度特征圖；

所述步驟S1中，所述不規則金字塔特征提取網絡包括金字塔特征提取網絡和不規則卷積模塊，在所述金字塔特征提取網絡末尾插入所述不規則卷積模塊；

S2在所述不規則多尺度特征圖上，每個位置點上設置錨點框；

S3將所述不規則多尺度特征圖和所述錨點框輸入第一階段檢測子網絡，設置所述第一階段檢測子網絡的損失函數，并根據第一階段的損失函數輸出第一階段的預測框；

S4將所述不規則多尺度特征圖和所述第一階段的預測框輸入第二個階段檢測子網絡；設置所述第二個階段檢測子網絡的損失函數，并根據第二階段的損失函數輸出第二階段的預測框；

S5根據所述第二階段的預測框獲取最終目標。

2.如權利要求1所述的遙感圖像多類別目標檢測方法，其特征在于，所述金字塔特征提取網絡包括自底向上的路徑，自頂向下的路徑和中間的連接部分，自底向上的路徑采用ResNet50提取特征，作為網絡的前饋計算，下采樣通過卷積核大小為3×3，步長為2的卷積層實現，所述自底向上的路徑和自頂向下的路徑通過相同尺度特征圖映射相加連接，在自頂向下的路徑中，經過兩次上采樣得到金字塔尺度圖{P₃，P₄，P₅}，上采樣通過最近鄰插值法，通過自底向上的路徑和自頂向下的路徑以及中間的連接部分，得到多尺度特征圖{P₃，P₄，P₅，P₆，P₇}。

3.如權利要求2所述的遙感圖像多類別目標檢測方法，其特征在于，所述不規則卷積模塊由三個卷積核分別為1×k，1×k，k×k的并行分支組成，k為卷積核大小，取自然整數；所述輸入圖像經過所述金字塔特征提取網絡，得到多尺度特征圖{P₃，P₄，P₅，P₆，P₇}，所述多尺度特征圖經過三個所述并行分支后，進行映射相加，再經過ReLU激活函數，得到整合之后不規則多尺度特征圖{A₃，A₄，A₅，A₆，A₇}。

4.如權利要求1所述的遙感圖像多類別目標檢測方法，其特征在于，所述步驟S2中每個位置分別設置不同尺度大小和長寬比例的錨點框。

5.如權利要求1所述的遙感圖像多類別目標檢測方法，其特征在于，所述步驟S3和S4中的檢測子網絡由并行的分類分支和回歸分支組成，分別用來預測目標的類別分支和目標的定位坐標，兩個分支共享參數。

6.如權利要求5所述的遙感圖像多類別目標檢測方法，其特征在于，所述分類分支由5個卷積層組成，在最后一層卷積層中，得到預測框分類分數與參數{x，y，w，h，θ}的偏置值，其中，(x，y)代表著預測框的中心點坐標，w，h分別代表預測框的寬和長，θ代表預測框的角度，與x軸呈銳角的邊定義為框寬w，相鄰邊定義為h。