【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像识别，尤其涉及一种显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法及系统。
技术介绍
1、随着卫星成像技术的提高，可见光遥感图像的空间分辨率不断增加。利用高分辨率可见光图像进行舰船检测是一个重点关注方向，其已经在环境保护、资源管理以及军事勘测等领域发挥着举足轻重的作用。然而，在高分辨率的可见光舰船图像中，复杂的背景、舰船尺度的多样化以及较高的舰船类别差异化，给舰船表征的获取以及舰船目标的定位带来更多的挑战。为了解决以上的难点，基于舰船检测的方法可以分为两类：传统的方法和基于深度神经网络的方法。传统的方法通常将舰船检测分为两个步骤：候选区域的获取以及目标的定位。在第一步中，一般会采用纹理、显著性信息或者边界等特征来分割出候选的区域。之后，为了精确的定位，会使用尺度不变的特征、gabor滤波器或者梯度直方图等来分辨舰船。然而，上述方法具有低鲁棒性以及低泛化性的特点，并且检测性能趋向饱和，短期内难以获得更高的突破，检测精度较低。最近几年，随着深度神经网络技术的飞速发展，基于深度网络的目标检测技术得到了更多的关注。比如r-cnn...
【技术保护点】
1.一种显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述训练集通过如下方式得到：
3.根据权利要求1或2所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述编码器模块的主干网络为ResNet50，所述编码器模块包括根据所述主干网络构建的多层第一网络结构，所述多层第一网络结构采用特征金字塔结构，所述多层第一网络结构中不同层输出的特征维度不同。
4.根据权利要求1或2所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述训练集通过如下方式得到：
3.根据权利要求1或2所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述编码器模块的主干网络为resnet50，所述编码器模块包括根据所述主干网络构建的多层第一网络结构，所述多层第一网络结构采用特征金字塔结构，所述多层第一网络结构中不同层输出的特征维度不同。
4.根据权利要求1或2所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述语义模块包括一个relu激活层和一个第一卷积层。
5.根据权利要求1或2所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述过渡模块包括多层第二网络结构，所述多层第二网络结构采用自上而下的融合方式，所述多层第二网络结构中不同层输出的特征维度相同。
6.根据权利要求1或2所述的显著性信息引导的高分辨率可见光舰船检测方法，其特征在于，所述解码器模块包括多层第三网络结构，所述解码器模块采用双匹配机制引入显著性信息，所述双匹配机制包括结构匹配的预测分支和尺寸匹配的显著性标签监督分支，所述多层第三网络结构中不同层的...
【专利技术属性】
技术研发人员：任至达，唐永强，张文生，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。