公开(公告)号：CN110826485A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911071646.8

申请日：2019-11-05

Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

Inventor： 王俊强 ,  李建胜 ,  周学文 ,  吴峰 ,  郑凯

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

Abstract: 本发明涉及一种遥感影像的目标检测方法及系统，目标检测系统包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器在运行计算机程序时步骤：(1)训练得到深度学习网络；(2)获取待检测目标区域大小和目标实际大小；(3)根据所述待检测目标区域大小和目标实际大小的比例关系对所述待检测目标区域进行划分，得到若干小网格；(4)将步骤(3)中得到的所有小网格图像依次输入步骤(1)得到的深度学习网络中进行目标检测，最终得到检测结果。适应性划分的网格不会过度切割目标、甚至不会造成目标被切割开，再通过快速、高精度的深度学习网络模型进行目标检测识别后，能够更加准确的检测出待检测遥感影像中的目标。

公开(公告)号：CN110826485B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201911071646.8

申请日：2019-11-05

Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

Inventor： 王俊强 ,  李建胜 ,  周学文 ,  吴峰 ,  郑凯

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种遥感影像的目标检测方法及系统，目标检测系统包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器在运行计算机程序时步骤：(1)训练得到深度学习网络；(2)获取待检测目标区域大小和目标实际大小；(3)根据所述待检测目标区域大小和目标实际大小的比例关系对所述待检测目标区域进行划分，得到若干小网格；(4)将步骤(3)中得到的所有小网格图像依次输入步骤(1)得到的深度学习网络中进行目标检测，最终得到检测结果。适应性划分的网格不会过度切割目标、甚至不会造成目标被切割开，再通过快速、高精度的深度学习网络模型进行目标检测识别后，能够更加准确的检测出待检测遥感影像中的目标。