[发明专利]一种基于预判机制的目标检测方法

说明书

本发明实施例提供了一种基于预判机制的目标检测方法，包括：对图像的地理属性进行区分，若所述图像的地理属性中存在待分割地理属性，则对所述待分割地理属性进行分割得到分割后的地理属性；若所述图像的地理属性中存在单纯地理属性，则采用候选区旋转切片法或象限判断法，对所述单纯地理属性或所述分割后的地理属性进行目标检测并提取相应目标。本发明可以有效提高目标检测的效率、准确度及精度。

技术领域

本发明实施例涉及模式识别领域，尤其涉及一种基于预判机制的目标检测方法。

背景技术

随着遥感技术的飞速发展，遥感图像在各个领域都得到了广泛应用。例如，在海洋或航空领域中，已有的相关研究主要面向遥感图像目标构建的检测模型，大都只针对单一场景的单一目标类型，如：对于陆地上的飞机，海洋上的船只都是单一场景的单目标检测。如船只检测中，陆军军官学院研究生管理大队，张兵兵等，探讨了不同海况、噪声条件对舰船目标的影响，通过海陆分割的方法检测舰船；空军航空大学，刘思彤等，基于先验信息和基于图像特征差异进行海陆分离，然后检测海上目标。机场飞机检测中，国防科学技术大学电子科学学院，蔡红苹等，利用飞机在光学遥感图像中的形状特点和灰度变化特点，基于圆周滤波对飞机进行检测；武汉大学电子信息学院，李圣等，采用梯度方向直方图特征，运用多成员模型与部件模型进行飞机检测。然而，大视场海陆并存的遥感图像中往往存在多种目标类型，在目前综合遥感判读应用中，往往需要海陆目标同时进行自动检测。

综上已有方法，传统方法在检测共存地理属性(如海陆并存)的大视场遥感图像时，需要针对不同目标建立不同的检测模型；即便是采用同一种检测模型也要多类目标的子模型分别全图遍历，效率低。其次，同一模型遍历全图时，在不可能出现该类目标的区域也容易产生虚警，准确性易受到影响。如：船目标检测模型在陆地容易产生虚警，飞机目标检测模型在沿岸区也容易产生虚警。此外，对于大视场遥感图像，无区域预判进行滑窗遍历的方法，常常对同一目标区域会产生多个确认框，影响目标准确位置判别。

因此，找到一种高效率、高精度、高准确度的目标检测方法就成为业界亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种基于预判机制的目标检测方法。

一方面，本发明实施例提供了一种基于预判机制的目标检测方法，包括：对图像的地理属性进行区分，若所述图像的地理属性中存在待分割地理属性，则对所述待分割地理属性进行分割得到分割后的地理属性；

若所述图像的地理属性中存在单纯地理属性，则采用候选区旋转切片法或象限判断法，对所述单纯地理属性或所述分割后的地理属性进行目标检测并提取相应目标。

本发明实施例提供了一种基于预判机制的目标检测方法，通过对待识别图像进行地理属性的精细划分并针对特定地理属性引入单纯目标检测模型，最后采用候选区旋转切片法或象限判断法，可以有效提高目标检测的效率、准确度及精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中基于预判机制的目标检测方法的整体流程图；

图2是本发明实施例中获取共存地理属性流程图；

图3是本发明实施例中象限判断法流程图；

图4是本发明实施例中象限判断法示意图。

具体实施方式