公开(公告)号：CN113743185B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202110644392.5

申请日：2021-06-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 庄胤 ,  刘湘 ,  陈禾 ,  李灿

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种区域显著性引导的光学遥感图像飞机检测方法及装置，所述方法包括扫描原始图像，提取机场区域及检测飞机目标；将所述机场区域的显著图转化为机场区域的凸多边形；基于所述机场区域的凸多边形，将所述原始图像划分为三个级别关注度的子区域，使用双阈值加权方法对检测出的飞机目标的置信度进行加权处理。根据本发明的方案，能够很好地对大视场高分辨率光学遥感图像机场场景中的飞机目标进行检测，在面对飞机目标尺度变化、密集分布等复杂条件时也取得了良好效果，并且可以降低机场外围区域的虚警率。

公开(公告)号：CN113743185A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110644392.5

申请日：2021-06-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 庄胤 ,  刘湘 ,  陈禾 ,  李灿

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种区域显著性引导的光学遥感图像飞机检测方法及装置，所述方法包括扫描原始图像，提取机场区域及检测飞机目标；将所述机场区域的显著图转化为机场区域的凸多边形；基于所述机场区域的凸多边形，将所述原始图像划分为三个级别关注度的子区域，使用双阈值加权方法对检测出的飞机目标的置信度进行加权处理。根据本发明的方案，能够很好地对大视场高分辨率光学遥感图像机场场景中的飞机目标进行检测，在面对飞机目标尺度变化、密集分布等复杂条件时也取得了良好效果，并且可以降低机场外围区域的虚警率。

公开(公告)号：CN112287929A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011142426.2

申请日：2020-10-22

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陈禾 ,  刘湘 ,  庄胤

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于特征集成深度学习网络的遥感图像显著性分析方法，通过自适应地集成图像的整体和局部特征进行预测，并模拟人类视觉特点进行高斯加权，能够很好地对高分辨率遥感图像中的城区进行显著性分析，可以有效地剔除虚警，同时，本方法无需使用像素级别的精确标注，仅借助目标级别的粗略标注，即可达到和语义分割网络相近的精度和速度，大幅降低了人工标注的时间成本，具有较好的实际应用价值。