公开(公告)号：CN117809200A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410086347.6

申请日：2024-01-22

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王硕洋 ,  单慧琳 ,  张培琰 ,  胡宇翔 ,  马陈悦 ,  郭子民 ,  张雁晧

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于增强小目标特征提取的多尺度遥感图像目标检测方法，包括步骤如下：S1，收集高分辨率遥感图像，对图像进行标注，并将数据集划分为训练集和测试集；S2，构建增强小目标特征多尺度神经网络ESF‑MNet；S3，采用Mish激活函数保留梯度信息，提高学习能力，并使用归一化Wasserstein距离作为损失函数中小目标检测的评价指标；S4，将步骤S1得到的训练集输入到多尺度神经网络ESF‑MNet中进行训练、测试，获得参数模型；将测试集输入获得的模型，输出遥感图像目标检测效果图。本发明通过融合深层语义信息和空间信息，实现增强语义特征和对小目标的检测能力。

公开(公告)号：CN119229096A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411721505.7

申请日：2024-11-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单慧琳 ,  王硕洋 ,  张银胜 ,  陈昕 ,  苏睿杰 ,  迟荣华

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了基于目标特征增强多尺度融合网络的遥感目标检测方法，通过构建多层特征聚合模块作为主要特征提取模块，更好地提取各类别的目标特征；构建多通道特征融合模块，减少网络层参数量，采用跨阶段层次结构设计MCFCSP模块，实现更丰富的梯度组合和特征表达，加强网络特征融合能力；通过采用采用自顶向下和自底向上的特征融合策略，促进不同层次特征之间的信息交互；构建分数阶傅里叶变换卷积，根据小目标的特点和场景的变化调整参数，来适应不同类型、不同尺寸和不同复杂度的小目标。本发明提出的方法具备检测精度高、计算复杂度低、特征表示能力强等特点，能有效提高小目标的检测精度，进一步改善遥感图像小目标检测性能。

公开(公告)号：CN118314434A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410257888.0

申请日：2024-03-07

Applicant: 无锡学院

Inventor： 王硕洋 ,  单慧琳 ,  段修贤 ,  陈前杭 ,  李长帅 ,  张雁晧 ,  陈昕

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种遥感图像目标检测方法，包括：收集遥感图像数据集，对数据集进行标注，制作YOLO格式的遥感图像数据集，并划分为训练集和测试集；搭建基于增强感受野的多尺度神经网络，主要由输入端口、主干网络、颈部网络和检测头四个部分构成，其中主干网络和颈部网络构成增强小目标特征的多尺度神经网络的主模块；将训练集的遥感图像输入至增强感受野的多尺度神经网络中进行训练和验证，获取最佳的检测模型；利用经过训练和验证的最佳模型对测试集进行目标检测。本发明提供一种增强感受野的多尺度遥感图像目标检测方法，解决了现阶段遥感图像目标检测算法存在的问题。