[發明專利]一種多場景飛機目標檢測方法

在審

• 申請號: 202210395544.7
• 申請日: 2022-04-15
• 公開（公告）號: CN114724050A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 趙利民;李家國;劉萬濤;陳興峰;聶云峰;陳洪真;胡雪可;李華富
• 申請（專利權）人: 中國科學院空天信息創新研究院
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/80;G06K9/62;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽

1.一種多場景飛機目標檢測方法，其特征在于，包括：

根據高分辨率衛星遙感影像裁剪飛機目標圖像，制作飛機目標數據集；

對所述數據集中的飛機目標圖像進行幾何增廣，得到多個樣本圖像；其中，所述數據集包括飛機目標坐標信息；

根據所述多個樣本圖像與飛機目標坐標信息獲取飛機目標中心點響應光譜；

根據飛機目標數據集中所有樣本圖像的響應光譜獲得響應光譜最大值與最小值，并根據所述響應光譜最大值與最小值計算其與每一張樣本圖像中飛機目標中心點響應光譜的通道增量先驗知識；

根據不同光照與氣候條件下飛機中心點先驗知識的樣本擴充技術，結合所述通道增量先驗知識與所述多個樣本圖像進行飛機目標的多場景樣本增廣，得到多個飛機目標樣本；

將所述多個飛機目標樣本與所述飛機目標坐標信息輸入目標檢測模型進行訓練，其中，所述目標檢測模型采用多級跳連接的深層次殘差網絡將多級提取的飛機目標特征融合，得到高語義關系的特征圖；

結合飛機目標錨框采用雙線性插值截取特征圖，經過神經網絡推理出飛機目標錨框位置，并結合非極大抑制算法剔除重疊飛機目標錨框位置坐標，最終將飛機目標的坐標繪制在遙感影像上。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據高分辨率衛星影像裁剪飛機目標圖像，制作飛機目標數據集包括：

選取多個不同光照、不同氣候的多場景高分辨率遙感影像，將每個遙感影像劃分為416*416大小的網格塊，計算飛機目標對應的網格塊位置，裁剪飛機目標對應的網格塊，同時記錄飛機目標在網格塊上的相對坐標，生成飛機目標圖像的數據集。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據高分辨率衛星影像裁剪飛機目標圖像，制作飛機目標數據集還包括：

對數據集中的飛機目標圖像進行歸一化處理；其中，歸一化計算公式如下：

式中x表示影像圖，x′表示歸一化的圖像，min(x)表示訓練圖像的最小值，max(x)表示訓練圖像的最大值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述對數據集中的數據進行歸一化處理之后還包括：

將飛機目標圖像放大255倍，將浮點數據類型轉化為整數型存儲。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述數據集中的飛機目標圖像進行幾何增廣，得到多個樣本圖像包括：

將所述飛機目標圖像以隨機角度旋轉、水平垂直鏡像以及隨機縮放的幾何變換方式進行幾何增廣。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個樣本圖像與飛機目標坐標信息獲取飛機目標中心點響應光譜包括：

獲取多個不同光照、不同氣候多場景的高分辨率遙感影像，根據飛機目標位置計算飛機目標錨框中心對應圖像的值記作其中i為影像通道索引，j為影像索引。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據飛機目標數據集中所有樣本圖像的響應光譜獲得響應光譜最大值與最小值，并根據所述響應光譜最大值與最小值計算其與每一張樣本圖像中飛機目標中心點響應光譜的通道增量先驗知識包括：

統計所有每一個通道的最大值Max_i與最小值Min_i，作為先驗知識，一個訓練樣本影像I_i所有錨框中心點每個通道平均值記為V_i；采用如下不同場景增廣公式計算通道增量先驗知識：

A_i＝V_i-Min_i

B_i＝Max_i-V_i

I＝I_i+Rand(A_i，B_i)

其中，A_i為光譜響應最低限度與訓練樣本平均的差距值，B_i為光譜響應最高限度與訓練樣本平均的差距值，I為訓練樣本在A_i與B_i之間隨機場景增廣影像。