【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种目标检测技术，特别涉及一种目标检测数据扩充方法、目标检测方法和装置。
技术介绍
1、卫星遥感技术的不断发展以及摄像设备的不断更新，大视场图像提供了越来越多的信息，使得目标检测具有极高的研究价值。大视场图像中的目标检测算法在军事侦查，无人机驾驶，环境检测等多个领域有重要的研究价值，然而，大视场图像存在分辨率高、目标较小、背景复杂等问题。现有的目标检测训练和检测方法，是训练过程中，直接使用提供的原始大视场图像数据进行训练得到训练后的模型，检测过程中，将需要检测的图像直接输入进模型中，直接得到图像中的目标信息。然而由于大视场图像目标占比较小，将图像整体输入会使模型提取特征不充分，影响检测结果的精度和准确度。
2、在公开的目标检测方案中有的使用多尺度特征网络提取图像的特征信息，提高检测的准确性。有的在训练之前使用局部颜色直方图匹配的方法对图像进行增强，提高目标与背景的对比度。
3、但是在训练样本少的情况下，由于训练样本不足，并且检测目标远小于图像大小，导致在大视场中小目标检测效果较差，检测精度不高。
技术实现思路
1、针对遥感航拍图像的目标检测中训练样本少且检测目标远小于图像大小而导致效果较差精度低问题，提出了一种目标检测数据扩充方法、目标检测方法和装置，提高大视场下的小目标的检测能力。
2、本专利技术的技术方案为：
3、一种用于遥感航拍图像的目标检测方法，包括以下步骤：
4、步骤一：获取遥感航拍图像的大视场背景
5、步骤二：利用数据扩充的数据增强方法将分割后的目标图像进行图像增强，得到训练集和测试集；
6、步骤三：建立目标检测模型并进行改进，输入训练集进行训练，得到训练后的目标检测模型；
7、步骤四：将测试集输入训练后的目标检测模型，输出检测结果并进行融合，得到最终的检测结果。
8、进一步的，步骤一具体为：获取遥感航拍图像的大视场背景图像，从中获取包含检测目标的图像，包含检测目标图像包括目标的类型和轮廓的标注信息；对包含检测目标图像进行分割，得到检测目标图像的分割后的目标和标注信息，分割后的标注信息包含目标的轮廓以及类别信息。
9、进一步的，步骤二具体为：
10、利用数据扩充的粘贴方法将分割后的目标粘贴到大视场背景图像中，得到在大视场背景的目标图像和标注信息，数据扩充的粘贴方法是按照一定大小的间隔，将所述分割后的目标图像粘贴到所述大视场背景图像中；
11、利用数据扩充的切割方法将大视场背景的目标图像进行切割，得到分割后的目标图像和标注信息，数据扩充的切割方法是将图像按照一定大小间隔分割成固定长宽的图像；
12、利用数据扩充的数据增强方法将所述分割后的目标图像进行图像增强，得到增强后的目标图像和标注信息；
13、利用数据扩充的标注转化方法，得到待训练和待检测的图像和标注信息，也即训练集和测试集；待训练的标注包含目标框的中心点位置，长宽以及类别信息。
14、进一步的，步骤二中的数据增强方法包括：
15、改变对比度：对分割后的目标图像增加或降低对比度；
16、改变亮度：对分割后的目标图像增加或降低亮度；
17、图像雾化：对分割后的目标图像雾化处理；
18、旋转：对分割后的目标图像进行旋转，并得到对应的标注信息。
19、进一步的，步骤三具体为：利用目标检测模型的骨干网络对待训练图像进行特征提取，得到待训练图像的多尺度特征图，骨干网络包括yolo v5卷积，yolo v5卷积用于提取待训练图像中的特征图；利用目标检测模型的检测头网络对特征图进行检测，得到待训练图像的目标检测结果；根据待训练图像的目标检测结果和待训练图像的标注信息确定损失值，并利用损失值更新目标检测模型的参数，得到训练后的目标检测模型。
20、进一步的，步骤四具体为：利用训练后的目标检测模型对测试集进行检测，得到分割图像检测结果；使用拼接方法将分割图像的检测结果拼接得到目标检测结果，拼接方法是对应的步骤一的切割方法进行拼接。
21、进一步的，包括图片的获取、检测和输出结果，具体单元功能如下：
22、图片获取单元，用于获取待检测图像；
23、图片切割单元，用于切割获取到的待检测图像，得到切割后的图像；
24、图片检测单元，用于利用目标检测模型对切割后的图像进行检测，得到切割图像的目标检测结果，目标检测模型基于目标检测模型训练装置训练得到；
25、检测结果拼接单元，用于拼接切割图像的目标检测结果，得到带检测图像的目标检测结果。
26、本专利技术的有益效果在于：
27、本专利技术通过数据扩充方法的目标检测方法及装置，扩展了数据样本，缓解了由于样本不足导致训练的模型过拟合的问题；利用新型目标检测方法，通过切割、检测和拼接方法提高了大视场下的对小样本小目标的检测效果和精度。
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1.一种用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤一具体为：获取遥感航拍图像的大视场背景图像，从中获取包含检测目标的图像，包含检测目标图像包括目标的类型和轮廓的标注信息；对包含检测目标图像进行分割，得到检测目标图像的分割后的目标和标注信息，分割后的标注信息包含目标的轮廓以及类别信息。
3.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤二具体为：
4.根据权利要求3所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤二中的数据增强方法包括：
5.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤三具体为：利用目标检测模型的骨干网络对待训练图像进行特征提取，得到待训练图像的多尺度特征图，骨干网络包括YOLO V5卷积，YOLO V5卷积用于提取待训练图像中的特征图；利用目标检测模型的检测头网络对特征图进行检测，得到待训练图像的目标检测结果；根据待训练图像的目标检测结果和待训练图像的标注信息确定损失值，并利用
6.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤四具体为：利用训练后的目标检测模型对测试集进行检测，得到分割图像检测结果；使用拼接方法将分割图像的检测结果拼接得到目标检测结果，拼接方法是对应的步骤一的切割方法进行拼接。
7.一种用于遥感航拍图像的目标检测装置，其特征在于，包括图片的获取、检测和输出结果，具体单元功能如下：
...【技术特征摘要】
1.一种用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤一具体为：获取遥感航拍图像的大视场背景图像，从中获取包含检测目标的图像，包含检测目标图像包括目标的类型和轮廓的标注信息；对包含检测目标图像进行分割，得到检测目标图像的分割后的目标和标注信息，分割后的标注信息包含目标的轮廓以及类别信息。
3.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤二具体为：
4.根据权利要求3所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤二中的数据增强方法包括：
5.根据权利要求1所述的用于遥感航拍图像的目标检测方法，其特征在于，步骤三具体为：利用目标检测模型的骨干网...
【专利技术属性】
技术研发人员：戚跃宇，林敏，桂严，郭威，
申请(专利权)人：华东计算技术研究所中国电子科技集团公司第三十二研究所，
类型：发明
国别省市：
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