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：CN117523394A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311486178.7

申请日：2023-11-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 刘文星 ,  单慧琳 ,  陈昕 ,  王兴涛 ,  马陈悦 ,  张雁晧 ,  李长帅

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法，包括步骤如下：S1，获取SAR图像数据集，对SAR图像数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，搭建SAR船舰检测网络，所述SAR船舰检测网络包括依次连接的主干网络、Neck网络、探测头部分，其中主干网络和Neck网络协同处理特征图；S3，将训练集和验证集输入SAR船舰检测网络中训练，计算CIOU损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取最佳参数模型；S4，将测试集输入到训练好的最佳参数模型中，输出SAR图像的精确识别图。本发明能有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题，并提供高精度的检测方法。

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。