中低分辨率光学遥感图像的目标检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请涉及一种中低分辨率光学遥感图像的目标检测方法、装置及设备。所述方法包括：通过搭建一个目标检测神经网络，可以更加有效的解决中低分辨率遥感图像舰船目标检测任务。目标检测神经网络包括图像超分辨模块和目标检测模块，其中，两个模块之间的连接除超分辨图像之外还包括超分辨的特征表示。超分辨特征的利用使目标检测模块可以提取信息更丰富的特征用于舰船检测。征用于舰船检测。征用于舰船检测。

【技术实现步骤摘要】
中低分辨率光学遥感图像的目标检测方法、装置及设备


[0001]本申请涉及光学遥感图像目标检测
，特别是涉及一种中低分辨率光学遥感图像的目标检测方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]光学遥感图像船只目标检测对港口管理、海上救援和军事侦查具有重要的应用价值。随着深度学习的发展，近年来多利用深度神经网络进行遥感图像船只目标检测，并且相较传统方法获得了极大地性能提升。分辨率是遥感图像船只目标检测的重要因素，与中低分辨率图像相比(GSD(地面采样距离)<10m/pixel，高分辨率图像(GSD>10m/pixel)可以提供更加丰富的图像信息从而促进目标检测，但是高分辨率图像的获取对遥感卫星的要求更高，从而获取成本更高。相比之下，中低分辨率图像的获取更容易，获取成本也更低，但是中低分辨率图像包含的细节信息更少，不利于舰船检测。为平衡检测精度与资源成本损耗，通过引入图像超分辨恢复中低分辨率图像中丢失的细节信息进而增强目标检测成为研究热点，近年来得到了广泛关注。
[0003]但是基于引入图像超分辨方法都时利用了图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.中低分辨率光学遥感图像的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的中低分辨率光学遥感图像；将所述中低分辨率光学遥感图像输入已训练的目标检测神经网络，进行目标检测；其中，所述目标检测神经网络包括超分辨模块以及目标检测模块，所述中低分辨率光学遥感图像输入图像超分辨模块后输出与所述中低分辨率光学遥感图像对应的超分辨图像以及超分辨特征；将所述超分辨图像以及超分辨特征输入目标检测模块进行处理，通过所述目标检测模块提取超分辨图像的图像特征，再对所述图像特征与超分辨特征进行融合得到融合特征，所述图标检测模块根据融合特征进行目标检测。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述中低分辨率光学遥感图像输入图像超分辨模块后输出与所述中低分辨率光学遥感图像对应的超分辨图像以及超分辨特征包括：所述超分辨模块包括依次连接的第一卷积层、8个RDB层、全局融合层、亚像素层以及第二卷积层；所述中低分辨率光学遥感图像通过所述第一卷积层提取初始特征；所述初始特征依次通过8个RDB层分别进行特征提取，再将提取后的多个特征通过所述全局融合层进行融合得到融合后的特征；所述融合后的特征与初始特征进行相加后通过所述亚像素层得到所述超分辨特征；所述超分辨特征通过所述第二卷积层得到残差预测图像，对所述中低分辨率光学遥感图像进行上采样，将上采样得到结果与所述残差预测图像相加得到所述超分辨图像。3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，对所述目标检测神经网络进行训练包括：分别对所述超分辨模块以及目标检测模块进行预训练得到预训练的超分辨模块以及预训练的目标检测模块；对所述预训练的超分辨模块以及预训练的目标检测模块同时进行训练得到所述已训练的目标检测神经网络。4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，对所述超分辨模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹焕新，贺诗甜，李润林，曹旭，李美霖，成飞，魏娟，孙丽，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：