公开(公告)号：CN113343942B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202110823067.5

申请日：2021-07-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴金建 ,  万梓洋 ,  王奇 ,  黄邦波 ,  石光明

IPC: G06V10/44 ,  G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种遥感图像缺陷检测方法，主要解决现有检测技术速度慢、精度低，无法检测多种遥感图像缺陷的问题。其方案是：建立遥感缺陷图像数据库；划分图像数据库为训练集、验证集和测试集；对训练集、验证集去均值归一化；设计缺陷特征提取网络模型，利用训练集对其训练，通过验证集选择精度最高的模型；设计图卷积缺陷分类网络模型，利用训练集对其训练，通过验证集选择精度最高的模型；利用训练好的缺陷特征提取网络提取待检测图像的特征，将提取的特征输入到训练好的图卷积缺陷分类网络中检测出待检测图像的缺陷类型。本发明提高了遥感图像缺陷检测的速度和精度，并能同时检测多种缺陷，可用于遥感图像的预处理。

公开(公告)号：CN113343942A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110823067.5

申请日：2021-07-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 吴金建 ,  万梓洋 ,  王奇 ,  黄邦波 ,  石光明

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种遥感图像缺陷检测方法，主要解决现有检测技术速度慢、精度低，无法检测多种遥感图像缺陷的问题。其方案是：建立遥感缺陷图像数据库；划分图像数据库为训练集、验证集和测试集；对训练集、验证集去均值归一化；设计缺陷特征提取网络模型，利用训练集对其训练，通过验证集选择精度最高的模型；设计图卷积缺陷分类网络模型，利用训练集对其训练，通过验证集选择精度最高的模型；利用训练好的缺陷特征提取网络提取待检测图像的特征，将提取的特征输入到训练好的图卷积缺陷分类网络中检测出待检测图像的缺陷类型。本发明提高了遥感图像缺陷检测的速度和精度，并能同时检测多种缺陷，可用于遥感图像的预处理。