一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法技术

本发明专利技术提供一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，属于卫星影像识别领域，首先构建遥感影像舰船型号识别数据集，对遥感影像中的舰船边界框、舰船型号、舰船部件边界框、舰船部件类别进行人工标注；其次采用卷积神经网络搭建目标检测模型；然后采用图神经网络搭建舰船型号识别模型；接着串联目标检测模型和型号识别模型，将目标检测模型的输出结果进行图结构化表示，将图结构作为型号识别模型的输入，输出为舰船型号。最后利用训练后的目标检测模型和型号识别模型进行舰船型号识别。相较于以往的舰船型号识别方法，本发明专利技术充分利用了舰船各部件的特征信息，具备更精准的舰船型号识别能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于卫星影像识别领域，更具体地涉及一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法。

技术介绍

1、舰船型号的快速准确识别对重大战略部署、战场快速反应具有重要意义。随着遥感影像时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率的不断提升，使得基于遥感影像的舰船目标检测和舰船型号识别成为可能，舰船目标检测算法得到研究者们的广泛关注，并形成了多种舰船目标检测方法，其中基于深度学习技术的检测方法在检测精度和鲁棒性方面优势明显。然而，基于遥感影像的舰船型号识别需要更加精细的图像特征和更加丰富的数据支撑，该领域的研究相对较少，且在检测精度、检测速度等方面有较大提升空间。舰船目标检测是舰船型号时候别的前提，舰船部件的类别、形态、数量能够为舰船型号识别提供必要的特征依据，卷积网络在目标检测、部件检测方面具有强大的特征提取能力，图网络对非欧几里得结构化数据抽象能力更强，能够提升舰船型号识别的精度。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是利用卷积网络的特征提取能力和图网络对非欧几里得结构化数据的抽象能力，提升基于遥感影像的舰船型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，其特征在于，步骤1中的舰船边界框和舰船部件边界框为旋转边界框，包括共5个参数，分别表示边界框的中心点横坐标、中心点纵坐标、边界框宽度、边界框高度和边界框旋转角度，舰船部件类别包括舰炮、垂直放射系统、舰桥、停机坪、舷号和起降跑道。

3.根据权利要求1所述的一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，其特征在于，步骤2中骨干网络采用RepVGG网络，检测颈网络采用层聚合网络结构，检测头采用分类与定位解耦检测头。

4...

【技术特征摘要】

1.一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，其特征在于，步骤1中的舰船边界框和舰船部件边界框为旋转边界框，包括共5个参数，分别表示边界框的中心点横坐标、中心点纵坐标、边界框宽度、边界框高度和边界框旋转角度，舰船部件类别包括舰炮、垂直放射系统、舰桥、停机坪、舷号和起降跑道。

3.根据权利要求1所述的一种串联卷积网络和图网络的舰船型号识别方法，其特征在于，步骤2中骨干网络采用repvgg网络，检测颈网络采用层聚合网络结构，检测头采用分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓男，王港，杨艳波，王京京，朱进，陈金勇，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：