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[發(fā)明專利]一種針對遙感圖像的目標檢測方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111484783.1 申請日: 2021-12-07
公開(公告)號: CN114359709A 公開(公告)日: 2022-04-15
發(fā)明(設(shè)計)人: 畢福昆;孫宇;酈麗;后興海;侯正方 申請(專利權(quán))人: 北京北方智圖信息技術(shù)有限公司
主分類號: G06V20/10 分類號: G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82
代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 代理人: 鄭朝然
地址: 100043 北京市石*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 針對 遙感 圖像 目標 檢測 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種針對遙感圖像的目標檢測方法,其特征在于,包括:

確定目標遙感影像;

將所述目標遙感影像輸入至目標檢測模型,獲取所述目標檢測模型輸出的目標檢測結(jié)果;所述目標檢測結(jié)果包括所述目標遙感影像中的目標種類和目標位置;

所述目標檢測模型是基于樣本遙感影像,以及所述樣本遙感影像中的目標種類樣本和目標位置樣本訓(xùn)練得到的,所述目標檢測模型用于檢測所述目標遙感影像中的目標種類和目標位置;

所述目標檢測模型是基于密集型特征金字塔網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的;所述密集型特征金字塔網(wǎng)絡(luò)包括上采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和下采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對遙感圖像的目標檢測方法,其特征在于,所述目標檢測模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、所述密集型特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和檢測網(wǎng)絡(luò);

所述將所述目標遙感影像輸入至目標檢測模型,獲取所述目標檢測模型輸出的目標檢測結(jié)果,包括:

將所述目標遙感影像輸入至所述特征提取網(wǎng)絡(luò),獲取所述特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出的所述目標遙感影像的多個尺度的特征圖像;

將每個特征圖像分別輸入至所述上采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)尺度的上采樣尺度層,獲取每個上采樣尺度層輸出的上采樣輸出特征;

將每個上采樣輸出特征分別輸入至所述下采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)尺度的下采樣尺度層,獲取每個下采樣尺度層輸出的融合特征圖;

將每個融合特征圖輸入至所述檢測網(wǎng)絡(luò),獲取所述檢測網(wǎng)絡(luò)輸出的所述目標檢測結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的針對遙感圖像的目標檢測方法,其特征在于,所述將每個特征圖像分別輸入至所述上采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)尺度的上采樣尺度層,獲取每個上采樣尺度層輸出的上采樣輸出特征,包括:

將任一尺度的特征圖像輸入至所述上采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)尺度層中,由所述上采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)尺度層對所述任一尺度的特征圖像與所述任一尺度的上一尺度的特征圖像的上采樣特征,以及所述上一尺度的尺度層輸出的上采樣輸出特征進行融合,得到所述任一尺度的尺度層輸出的上采樣輸出特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的針對遙感圖像的目標檢測方法,其特征在于,所述將每個上采樣輸出特征分別輸入至所述下采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)尺度的下采樣尺度層,獲取每個下采樣尺度層輸出的融合特征圖,包括:

將任一尺度的上采樣輸出特征輸入至所述下采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)尺度層中,由所述下采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)尺度層對所述任一尺度的特征圖像與所述任一尺度的下一尺度的上采樣輸出特征的下采樣特征,以及所述下一尺度的尺度層輸出的融合特征圖進行融合,得到所述任一尺度的尺度層輸出的融合特征圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的針對遙感圖像的目標檢測方法,其特征在于,所述特征提取網(wǎng)絡(luò)包括多個依次連接的殘差模塊;所述將所述目標遙感影像輸入至所述特征提取網(wǎng)絡(luò),獲取所述特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出的所述目標遙感影像的多個尺度的特征圖像,包括:

將所述目標遙感影像輸入至所述特征提取網(wǎng)絡(luò),獲取由所述特征提取網(wǎng)絡(luò)中多個殘差模塊輸出的所述多個尺度的特征圖像;

所述特征提取網(wǎng)絡(luò)中的每個殘差模塊中均包括注意力模塊。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的針對遙感圖像的目標檢測方法,其特征在于,所述確定目標遙感影像,包括:

獲取初始遙感影像;

對所述初始遙感影像進行尺寸歸一化處理,確定所述目標遙感影像。

7.一種針對遙感圖像的目標檢測裝置,其特征在于,包括:

確定單元,用于確定目標遙感影像;

獲取單元,用于將所述目標遙感影像輸入至目標檢測模型,獲取所述目標檢測模型輸出的目標檢測結(jié)果;所述目標檢測結(jié)果包括所述目標遙感影像中的目標種類和目標位置;

所述目標檢測模型是基于樣本遙感影像,以及所述樣本遙感影像中的目標種類樣本和目標位置樣本訓(xùn)練得到的,所述目標檢測模型用于檢測所述目標遙感影像中的目標種類和目標位置;

所述目標檢測模型是基于密集型特征金字塔網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的;所述密集型特征金字塔網(wǎng)絡(luò)包括上采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和下采樣特征金字塔網(wǎng)絡(luò)。

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