一種基于深度學(xué)習(xí)的衛(wèi)星圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202010723845.9 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113971674A 公開（公告）日 2022-01-25
申請(qǐng)公布號(hào) CN113971674A 申請(qǐng)公布日 2022-01-25
分類號(hào) G06T7/11（2017.01）I;G06T5/50（2006.01）I;G06T3/60（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V20/17（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊海東;史揚(yáng)藝;黃坤山;李澤輝 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 佛山市廣工大數(shù)控裝備技術(shù)發(fā)展有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣東廣信君達(dá)律師事務(wù)所 代理人 江金城
地址 528225廣東省佛山市高新區(qū)產(chǎn)業(yè)智庫城
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的衛(wèi)星圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，包括16倍下采樣使得416x416像素的輸入圖像經(jīng)過模型后，生成26x26的feature map。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在YOLO基礎(chǔ)上降低下采樣率以及減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)來提高對(duì)小目標(biāo)和密集目標(biāo)的檢測(cè)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中直通層的作用：直通層即跳躍連接層，是為了改進(jìn)小物體的保真度。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中表現(xiàn)為對(duì)8層和16層的特征圖進(jìn)行融合。模型中使用到的直通層類似于ResNet網(wǎng)絡(luò)模型中的identity mappings即恒等映射，使得檢測(cè)器可以在擴(kuò)展的特征圖上得到更加細(xì)粒度的特征。在該衛(wèi)星圖像目標(biāo)檢測(cè)模型中，實(shí)現(xiàn)了通過多個(gè)傳感器上相對(duì)較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)快速檢測(cè)出各種規(guī)模的物體。