【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像目标检测，尤其涉及一种目标检测结果的确定方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、受卫星成像技术的影响，早期的遥感图像分辨率较低，不能用于及时侦察敌情，随着遥感图像处理技术的不断发展，高分辨率的遥感图像不仅能够被广泛应用于军事动态监测、战场事态分析等诸多领域，还能够为我方提供可靠有效的情报。在早期，多依赖于专家经验对遥感图像进行解译，来判断敌方战场中目标(如坦克和运输车辆)的分布情况，这种方式费时费力且易受到专家主观性影响。深度学习技术依靠强大的自学习能力，近些年被广泛关注，因此，如何准确且高效地从遥感图像中检测到目标已成为研究热点。
2、现有的目标检测结果的确定方法可以包括：基于水平边界框的目标检测结果的确定方法和基于深度卷积神经网络的定向目标检测结果的确定方法。由于遥感图像中坦克和运输车辆的朝向是任意的，而任意方向的目标检测是计算机视觉中一项基本且具有巨大挑战的任务，所以，前者无法准确标定任意朝向的坦克和运输车辆的位置，且容易受到非极大抑制操作的影响，进而导致最终确定的目标检测结果不够准确；而后者...
【技术保护点】
1.一种目标检测结果的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述不同尺度下的特征图输入至递归特征金字塔网络中的对应阶段，得到不同阶段各自输出的目标图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据最后一次得到的所述不同阶段各自输出的目标图像，确定所述遥感图像中的目标检测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述递归特征金字塔网络中的空洞空间金字塔池化模块，对所述最后一次得到的所述不同阶段各自输出的目标图像进行特征处理，得到所述不同阶段各自输出的融合图像，
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【技术特征摘要】
1.一种目标检测结果的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述不同尺度下的特征图输入至递归特征金字塔网络中的对应阶段，得到不同阶段各自输出的目标图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据最后一次得到的所述不同阶段各自输出的目标图像，确定所述遥感图像中的目标检测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述递归特征金字塔网络中的空洞空间金字塔池化模块，对所述最后一次得到的所述不同阶段各自输出的目标图像进行特征处理，得到所述不同阶段各自输出的融合图像，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用可切换的空间空洞卷积网络，以及定向检测和分类模块，对所有融合图像进行处理，确定所述遥感图像中的目标检测结果，包括：
6.根据权利要求4所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘阁，吕亚龙，李强，汪磊，李健存，
申请(专利权)人：北京观微科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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