[發(fā)明專利]一種基于局部直線匹配的遙感圖像旋轉(zhuǎn)艦船目標檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011230682.7
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112488113A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳華杰;呂丹妮;白浩然
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/11;G06T7/73
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊舟濤

1.一種基于局部直線匹配的遙感圖像旋轉(zhuǎn)艦船目標檢測方法，其特征在于：該方法具體包括以下步驟：

步驟(1)、訓(xùn)練集數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用圖像標注工具對訓(xùn)練集圖像中待檢測的目標進行標注；首先獲取圖像中目標的中心點坐標(x,y)、目標的寬度w、高度h以及目標的角度信息angle；然后根據(jù)設(shè)置的切割步長step和目標的高度h，確定目標切割的子目標個數(shù)n：

n＝h/step+1

計算子目標的長度h_vec和寬度w_vec：

h_vec＝[h*cos(angle)/2,h*sin(angle)/2]

w_vec＝[w/2cos(3π/2+angle),w/2sin(3π/2+angle)]

根據(jù)目標的中心點坐標(x,y)與目標寬度w、高度h計算出目標的左上、右上、右下和左下四個頂點的坐標(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，(x₃,y₃)，(x₄,y₄)：

接著根據(jù)子目標的個數(shù)n得到相鄰子目標的中心點的間隔(d_cx,d_cy)：

d_cx＝(x₃-x₁)/n

d_cy＝(y₃-y₁)/n

根據(jù)間隔大小和目標的頂點位置得到第i個子目標的中心點坐標(x_i,y_i)，其中0in：

x_i＝x₁+d_cx*(0.5+i)

y_i＝y(tǒng)₁+d_cy*(0.5+i)

最后根據(jù)子目標的中心點坐標和子目標的長度h_vec、寬度w_vec，將目標中間3/4長度的區(qū)域標注為body，另外1/4長度在目標前后區(qū)域進行均分，標注為headtail，使用子目標的位置信息分別對兩個類別的目標進行切割，獲取到headtail和body的密集子目標；

步驟(2)、訓(xùn)練YOLO V5網(wǎng)絡(luò)

使用YOLO V5算法對預(yù)處理后的訓(xùn)練集進行訓(xùn)練；根據(jù)密集子目標的標注框的高度和寬度，利用K-近鄰聚類方法對子目標的標注框進行聚類后分為9類，獲取9類錨點框的大小，以此設(shè)置YOLO V5網(wǎng)絡(luò)的錨點框參數(shù)；提取密集子目標的中心點信息、高度和寬度，輸入YOLO V5網(wǎng)絡(luò)中進行循環(huán)訓(xùn)練，直到損失函數(shù)不再降低，獲取此時權(quán)重文件；

步驟(3)、測試集目標預(yù)測

利用步驟(2)訓(xùn)練得到的權(quán)重文件，設(shè)置YOLO V5網(wǎng)絡(luò)對測試集圖像進行測試，獲取所有預(yù)測得到的headtail和body子目標的預(yù)測信息，包括中心點坐標(x_c^*,y_c^*)，長度h^*，寬度w^*，置信度conf和類別信息cls；

步驟(4)、過濾多余的檢測信息

根據(jù)步驟(3)得到的子目標預(yù)測信息，使用非極大值抑制對圍繞相同子目標的多個錨點框進行過濾，每個子目標僅保留置信度最高的檢測信息；

步驟(5)、局部區(qū)域劃分

使用層次凝聚聚類算法對步驟(4)過濾后的body子目標的中心點進行局部區(qū)域劃分，去除干擾；

層次凝聚聚類算法主要將訓(xùn)練樣本集中的每個數(shù)據(jù)點都當(dāng)作一個聚類；然后計算每兩個聚類之間的距離，對距離最近的或最相似的兩個聚類進行合并；重復(fù)計算與合并，直到得到的當(dāng)前聚類數(shù)為合并前聚類數(shù)的10％，完成局部區(qū)域劃分；

步驟(6)、進行直線檢測；

對步驟(5)劃分后的各個局部區(qū)域分別進行霍夫變換，檢測并擬合body子目標的候選線段；

步驟(7)、匹配body子目標候選線段和headtail子目標數(shù)據(jù)

根據(jù)所檢測目標的大小設(shè)置合適的閾值，當(dāng)body子目標候選線段所對應(yīng)的headtail子目標總數(shù)小于閾值時，視其為虛警并剔除；當(dāng)其大于閾值時，保留該數(shù)據(jù)；對保留下來的所有預(yù)測的子目標中心點進行多項式擬合，得到子目標中心點坐標的函數(shù)關(guān)系，由該函數(shù)獲取到擬合直線的角度angle；取所有預(yù)測的子目標的中心點坐標的最大值(x_cmax^*,y_cmax^*)和最小值(x_cmin^*,y_cmin^*)和的平均值(x_c,y_c)，作為預(yù)測整體目標的中心點坐標：

x_c＝(x_cmax^*-x_cmin^*)/2

y_c＝(y_cmax^*-y_cmin^*)/2

再根據(jù)所有預(yù)測的子目標的中心點坐標的最大值(x_cmax^*,y_cmax^*)和最小值(x_cmin^*,y_cmin^*)，利用勾股定理計算出預(yù)測目標的高度h_c：

根據(jù)獲取到的所有預(yù)測的子目標的寬度w^*的平均值w_mean^*，利用擬合直線的角度angle，根據(jù)三角函數(shù)求出目標寬度w_c：

w_c＝max(w_mean^*cos(angle)-w_mean^*sin(angle))

由此獲得預(yù)測目標的中心點(x_c,y_c)，高度h_c，寬度w_c，角度angle信息，根據(jù)這些信息在預(yù)測圖片中畫出預(yù)測框即完成船艦的預(yù)測。