遥感图像目标检测方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116503733B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202310460255.5

    申请日:2023-04-25

    Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标检测方法、设备及存储介质,遥感图像目标检测方法包括以下步骤:获取遥感图像及其对应的目标类别标签;获取遥感图像中目标的关键特征;构建基于多尺度直方图对比的改进视觉显著模型,对遥感图像中的目标进行粗略检测;提取粗检测后的目标特征算子,构建目标特征显著图,进行遥感图像中目标的高精度检测;利用目标在遥感图像中的分布规律,完成目标的识别和定位。本发明,能够适用于背景环境复杂的遥感图形,有利于降低虚警,减小其他类型虚假目标对目标定位的影响,不仅可以实现遥感图像中目标的检测,还可以通过目标特征及目标的排布方式进行目标的识别,

    全色几何校正遥感影像的水体分割方法

    公开(公告)号:CN116434065B

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202310423497.7

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明涉及一种全色几何校正遥感影像的水体分割方法,包括:获取包含陆地和水域的原始全色遥感影像并进行预处理;根据预处理后的全色遥感影像的亮度和梯度确定保留的像素点;根据分辨率对像素点处理后的全色遥感影像进行图像腐蚀;利用种子点区域增长算法进行水体区域增长;剔除非水体区域。通过实施本发明的上述方案,通过全色几何校正遥感影像的亮度值、梯度值和水体目标区域整体形状的处理,可以快速高效地从全色几何校正遥感影像中提取出水体区域,不依赖于高性能的计算资源。

    全色几何校正遥感影像的水体分割方法

    公开(公告)号:CN116434065A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310423497.7

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明涉及一种全色几何校正遥感影像的水体分割方法,包括:获取包含陆地和水域的原始全色遥感影像并进行预处理;根据预处理后的全色遥感影像的亮度和梯度确定保留的像素点;根据分辨率对像素点处理后的全色遥感影像进行图像腐蚀;利用种子点区域增长算法进行水体区域增长;剔除非水体区域。通过实施本发明的上述方案,通过全色几何校正遥感影像的亮度值、梯度值和水体目标区域整体形状的处理,可以快速高效地从全色几何校正遥感影像中提取出水体区域,不依赖于高性能的计算资源。

    遥感图像目标检测方法
    16.
    发明授权

    公开(公告)号:CN116524368B

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202310403716.5

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明涉及遥感图像目标检测方法,包括获取至少一幅包含待测目标的卫星遥感图像,利用卷积神经网络提取卫星遥感图像的多尺度特征,根据嵌入掩膜引导特征金字塔网络学习前景目标区域的特征,并生成用于提取原始图像中疑似目标区域的旋转候选框,利用旋转RoIAlign对齐操作对疑似目标区域进行特征提取,将提取到的特征送入由Smooth‑L1回归损失和角边距分类损失组成的有向检测头进行分类识别与回归定位。本发明提升了目标检测方法对港口等复杂背景的抗干扰能力,减少了云雾、形似干扰物造成的虚警,提高了目标检测的识别精度,可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标识别。(56)对比文件Pengming Feng等.Embranchment CnnBased Local Climate Zone ClassificationUsing Sar And Multispectral RemoteSensing Data.IGARSS 2019 - 2019 IEEEInternational Geoscience and RemoteSensing Symposium.2019,全文.Jiankang Deng等.ArcFace: AdditiveAngular Margin Loss for Deep FaceRecognition.2019 IEEE/CVF Conference onComputer Vision and Pattern Recognition(CVPR).2020,全文.

    无锚框定向目标检测方法
    17.
    发明授权

    公开(公告)号:CN116403122B

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202310403526.3

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明涉及一种无锚框定向目标检测方法,包括:S100,获取至少一幅包含待检测目标的卫星遥感图像;S200,以Resnet101为主干网络,提取所述卫星遥感图像的降采样4、8、16、32倍的特征C2、C3、C4、C5;S300,根据C2、C3、C4、C5构建FPN网络;S400,将所述FPN网络中的上采样和横向连接,替换为特征选择与对齐,对C2、C3、C4、C5进行融合处理,得到多尺度特征P3、P4、P5、P6、P7;S500,采用旋转边界框进行目标检测;S600,对目标检测算法进行优化,驱动目标检测网络在训练过程中学习目标的遥感方向信息。本发明可提高遥感目标检测对空间尺度大小与方向任意的目标的检测能力。

    无锚框定向目标检测方法
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116403122A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310403526.3

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明涉及一种无锚框定向目标检测方法,包括:S100,获取至少一幅包含待检测目标的卫星遥感图像;S200,以Resnet101为主干网络,提取所述卫星遥感图像的降采样4、8、16、32倍的特征C2、C3、C4、C5;S300,根据C2、C3、C4、C5构建FPN网络;S400,将所述FPN网络中的上采样和横向连接,替换为特征选择与对齐,对C2、C3、C4、C5进行融合处理,得到多尺度特征P3、P4、P5、P6、P7;S500,采用旋转边界框进行目标检测;S600,对目标检测算法进行优化,驱动目标检测网络在训练过程中学习目标的遥感方向信息。本发明可提高遥感目标检测对空间尺度大小与方向任意的目标的检测能力。

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