公开(公告)号：CN111462235A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010241146.0

申请日：2020-03-31

Applicant: 武汉卓目科技有限公司 ,  北京机电工程总体设计部

Inventor： 黄炎 ,  李磊 ,  倪彦朝 ,  姜炳强 ,  王天玮

IPC: G06T7/73 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于yolo v3算法的倾斜目标检测方法、装置及存储介质，该方法包括以下步骤：获取包含检测目标的图片，分别生成训练集合A和验证集合B；将训练集合A和验证集合B中的检测目标用任意角度矩形框进行逐一标注；使用训练集合A对改进后的yolo v3算法进行训练，所述改进后的yolo v3算法为在原始yolo v3算法的基础上对anchor框、IOU计算以及边框回归进行改进以适应倾斜目标检测后的算法；然后通过验证集合B来选择效果最好、泛化能力最佳的权重模型；将改进后的yolo v3算法移植到NVIDIA Jetson TX2，并加载训练好的最佳权重来对图片中目标进行实时检测。本发明既能够处理常见垂直目标检测，同时也能够处理倾斜目标的检测。

公开(公告)号：CN111462124A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010241130.X

申请日：2020-03-31

Applicant: 武汉卓目科技有限公司 ,  北京机电工程总体设计部

Inventor： 黄焱 ,  杜飞飞 ,  倪彦朝 ,  姜炳强 ,  王天玮

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/30 ,  G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 一种DeepLabV3+的遥感卫星云检测方法，包括：S1.获取不同场景卫星载荷仿真图像；S2.将所述图像数据输入深度卷积神经网络，得到各个不同级别的语义信息特征图a和语义信息特征图b；S3.将语义信息特征图a直接传入解码区，将语义信息特征图b经过并行的空洞卷积；S4.将S3中经过并行空洞卷积后的各个级别特征图，获得编码过程的输出特征图b；S5.将编码过程获得的底层语义特征图a改变其通道数，将编码过程输出特征图b放大图片尺寸；S6.将S5所得特征图a和征图b进行拼接，重新提取特征；S7.将S6所得特征图，再次进行放大尺寸的上采样，得到的分割后最终特征图。本发明解决现有的CNN图像分割云检测方法对于图像解码-编码过程中，容易导致图分割结果效果差的问题。