[发明专利]基于内容感知的遥感目标检测方法

权利要求书

1.基于内容感知的遥感目标检测方法，包括构建遥感目标检测网络，所述遥感目标检测网络包括特征提取网络、RPN网络、分类模块和回归模块，其特征在于，所述遥感目标检测网络还包括：内容感知模块；所述方法包括：

内容感知模块根据回归模块输出的信息得到预测框的坐标信息pre_box，并从原始遥感图像中获取真实框的坐标信息gt_box；

内容感知模块根据预测框的坐标信息pre_box和真实框的坐标信息gt_box在feat_max上进行定位分别得到预测框与真实框所包含的特征信息v*和v；feat_max表示特征提取网络输出的所有特征图中的最大的特征图；

内容感知模块需要确定预测框和真实框共同的最小水平外接矩形，并从所述feat_max上取出所述最小水平外接矩形所在区域，记作特征图x；

内容感知模块在所述特征图x上分别将不属于真实框和预测框自身的内容置为0，得到真实框所对应的特征图f1和预测框所对应的特征图f1*；

内容感知模块计算特征图f1和特征图f1*的相似度，将所述相似度作为内容一致性损失L_feat，基于所述内容一致性损失L_feat来约束锚框的回归。

2.根据权利要求1所述的基于内容感知的遥感目标检测方法，其特征在于，按照公式(1)计算内容一致性损失L_feat：

其中，N表示正样本的总个数，和分别表示第k个正样本真实框的特征向量和第k个正样本预测框的特征向量。

3.根据权利要求1所述的基于内容感知的遥感目标检测方法，其特征在于，还包括：

内容感知模块根据回归模块输出的信息，得到预测框的宽w*和高h*；并从原始遥感图像中得到真实框的宽w和高h；

内容感知模块分别计算真实框的纵横比α和预测框的纵横比α*；

内容感知模块根据纵横比α和纵横比α*计算纵横比损失L_wh；

基于所述纵横比损失L_wh和内容一致性损失L_feat来共同约束锚框的回归。

4.根据权利要求3所述的基于内容感知的遥感目标检测方法，其特征在于，按照公式(2)计算纵横比损失L_wh：

其中，N表示正样本的总个数，a_m和分别表示第m个正样本真实框的纵横比和第m个正样本预测框的纵横比。