公开(公告)号：CN114758241B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202210456705.9

申请日：2022-04-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  刘冠龙 ,  史雯熙 ,  刘光远 ,  魏强 ,  杨子琛 ,  张施淮 ,  焦李成

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于SVM和分步网格搜索算法的遥感图像态势识别方法，主要解决现有技术中存在的识别意图准确度较低且SVM超参数搜索较慢的技术问题，实现步骤为：1)构造遥感图像目标检测网络模型；2)获取训练样本集和测试样本集；3)应用SVM分类模型并对其超参数进行训练；4)获取遥感图像的态势识别结果。本发明通过增加检测效果差的样本图像对损失函数的贡献，提升整体样本图像的检测效果，然后依据检测的目标数量作为一维数据，并从态势图中获取其它6维特征，制作样本特征向量，先确定SVM分类模型的超参数搜索范围，再搜索SVM分类模型的超参数最优解，从而提高了SVM分类模型识别意图的准确度和超参数搜索的速度。

公开(公告)号：CN114758241A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210456705.9

申请日：2022-04-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  刘冠龙 ,  史雯熙 ,  刘光远 ,  魏强 ,  杨子琛 ,  张施淮 ,  焦李成

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于SVM和分步网格搜索算法的遥感图像态势识别方法，主要解决现有技术中存在的识别意图准确度较低且SVM超参数搜索较慢的技术问题，实现步骤为：1)构造遥感图像目标检测网络模型；2)获取训练样本集和测试样本集；3)应用SVM分类模型并对其超参数进行训练；4)获取遥感图像的态势识别结果。本发明通过增加检测效果差的样本图像对损失函数的贡献，提升整体样本图像的检测效果，然后依据检测的目标数量作为一维数据，并从态势图中获取其它6维特征，制作样本特征向量，先确定SVM分类模型的超参数搜索范围，再搜索SVM分类模型的超参数最优解，从而提高了SVM分类模型识别意图的准确度和超参数搜索的速度。