公开(公告)号：CN119762972A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411959814.8

申请日：2024-12-30

Applicant: 湖南大学 ,  中国人民解放军海军工程大学

Inventor： 方乐缘 ,  郭正阳 ,  冯洋博 ,  刘强 ,  王润哲 ,  刘立国 ,  吴荣华

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766

Abstract: 本申请提供一种基于证据学习的遥感目标检测方法、装置、设备及介质。涉及遥感图像处理技术领域。该方法包括：将遥感图像数据集经过预处理后输入基础目标检测模型，并进行模型训练，训练得到基础模型；在基础模型的检测头部分增加证据学习头，利用函数计算证据值，并计算每个样本不同类别的证据值之和得到总强度；使用#imgabs0#函数定义证据学习损失，通过量化基础模型对不同类别的分类准确性和证据强度，实现分类置信度的评估；根据基础模型的分类损失、回归损失以及证据学习损失，重新训练基础目标检测模型得到目标检测模型。本申请通过嵌入证据学习模块实现了对检测不确定性的量化，从而使得检测结果的可信度更高。

公开(公告)号：CN119785220A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411960336.2

申请日：2024-12-30

Applicant: 湖南大学 ,  中国人民解放军海军工程大学

Inventor： 方乐缘 ,  郑天庸 ,  郭正阳 ,  冯洋博 ,  刘强 ,  王润哲 ,  刘立国 ,  吴荣华

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766

Abstract: 本申请提供一种遥感目标检测方法、装置、设备及存储介质。涉及遥感图像处理技术领域。该方法包括：将遥感图像数据集经过预处理后输入骨干网络经过i个阶段进行特征提取，得到不同分辨率和维度的特征；对i个阶段的每个阶段首先经过大核卷积模块，捕捉遥感图像中长程依赖和大尺度特征；对大核卷积提取出的特征，经过多阶门控聚合模块，计算门控信号和值信号，动态加权和聚合不同尺度的特征；对通过大核卷积和扩展卷积提取后的特征，使用平均池化和最大池化操作计算通道权重，得到骨干网络的输出特征图。本申请通过多阶门控聚合模块，实现了对不同阶特征信息的自适应聚合，有效地减少冗余信息，并增强多阶特征的表达能力。