[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像目标检测方法有效
| 申请号： | 202110687924.3 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113468993B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;王梦园;彭勃;张轩宇;于传波;郭亭佚 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像目标检测方法，方法包括：以遥感图像作为输入，使用特征金字塔网络提取不同尺度的特征图；构建自底向上的细粒度增强模块，用于底层特征向上传递、与上层特征逐层融合，实现自底向上加强细粒度信息、优化目标定位；在细粒度信息的基础上获取检测框位置的初步预测，确定初步预测框的位置；使用卷积网络搭建预测头，将不同尺度的对齐特征送入并行的分类支路和回归支路进行预测；构建具有角度周期约束的方向敏感回归损失函数，对回归损失进行修正，获得更接近真实框的预测值，进而构建网络优化的总体损失，训练基于深度学习的遥感图像目标检测网络。本发明通过利用底层特征富含的细粒度信息“自底向上”地增强上层特征，提高了定位准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110687924.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
