[发明专利]一种适用于多种尺度的舰船目标定位检测方法与系统

说明书

本发明公开了一种适用于多种尺度的舰船目标定位检测方法与系统，该方法包括：通过遥感传感器获取目标区域的遥感图像；将所述遥感图像输入多尺度卷积块改进的残差网络模型，输出舰船目标定位的检测结果。该方法使用多尺度卷积层改进的残差网络，通过对每一尺度模块得到的特征图进行融合，得到可以提取多尺度特征的主干网络，通过自定义损失函数指导的全连接层进行最终目标的检测。解决了在舰船检测过程中因目标尺度差异较大而造成的检测效率较差的问题，该方法能够得到相对精准的检测结果，适用于军用及民用的舰船检测作业。

技术领域

本发明属于神经网络图像处理技术领域，特别涉及一种适用于多种尺度的舰船目标定位检测方法与系统。

背景技术

随着雷达技术、卫星技术、模式识别技术的迅速发展以及各类传感器的全球布控，舰船目标识别的技术手段逐渐增多，舰船识别技术呈现出多样化的发展趋势。

近景舰船目标智能检测与识别系统在民用和军事侦察中有着广阔的应用前景，如无人机海上敌情侦察、为海面巡航导弹提供导引、海上救援等。由于海天条件的复杂性，舰船目标的定位与识别具有相当大的难度。

其中，基于成像技术的舰船识别是对传感器传回的目标舰船图像进行分析，根据图像的特征对目标舰船的属性、种类或者型号进行识别。随着各类成像技术的发展，基于成像技术的舰船目标识别也日趋成熟，不仅可以判断目标的方位，还能够较为准确地确定目标的详细类别，成为了舰船目标识别的主流方法。

但是传统的成像技术在对舰船检测的过程中，因舰船的尺寸大小不一，差别较大，容易造成检测效率低下且精准度降低。

因此，如何解决在舰船检测过程中因目标尺度差异较大而造成的检测效率较差的问题，同行从业人员亟待解决。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种至少部分解决上述技术问题的适用于多种尺度的舰船目标定位检测方法与系统，可解决上述技术问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

第一方面，本发明实施例提供一种适用于多种尺度的舰船目标定位检测方法，包括：

通过遥感传感器获取目标区域的遥感图像；

将所述遥感图像输入多尺度卷积块改进的残差网络模型，输出舰船目标定位的检测结果；所述多尺度卷积块改进的残差网络模型包括：数据输入处理块、多尺度特征提取块、多尺度特征融合块和全连接层。

进一步地，通过遥感传感器获取目标区域的遥感图像，包括：

通过遥感传感器获取目标区域的遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理；所述预处理包括：辐射定标、大气校正、几何校正和图像融合。

进一步地，所述数据输入处理块中包括BN层，卷积核为7*7的卷积层，ReLU层和最大池化层；

所述多尺度特征提取块包括：第一尺度特征提取块，第二尺度特征提取块，第三尺度特征提取块和第四尺度特征提取块；所述数据输入处理块的输出端与第一尺度特征提取块的输入端相连结；

所述第一尺度特征提取块包括三个第一残差单元；所述第一残差单元包括三个卷积核为1*1的卷积层、一个从残差块输入端到输出端的级联；

所述第二尺度特征提取块包括四个第二残差单元；所述第二残差单元包括三个卷积核为3*3的卷积层、一个从残差块输入端到输出端的级联；

所述第三尺度特征提取块包括四个第三残差单元；所述第三残差单元包括三个卷积核为5*5的卷积层、一个从残差块输入端到输出端的级联；

所述第四尺度特征提取块包括三个第四残差单元；所述第四残差单元包括三个卷积核为7*7的卷积块、一个从残差块输入端到输出端的级联；