【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种遥感图像目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能技术和目标检测技术的发展，可以采用基于深度学习的目标检测方法，对遥感图像中的多个目标进行识别，得到识别后的各类目标。但是遥感图像通常具有超高的分辨率，并且遥感图像中各目标的大小和密度分布复杂，导致相关技术中的目标检测方法的检测准确度低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种遥感图像目标检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种遥感图像目标检测方法。所述方法包括：
3、对待处理图像进行像素分割，得到所述待处理图像对应的超像素组，所述超像素组包含多个超像素块，所述超像素块包含多个相似的像素点；
4、确定所述超像素组对应的特征矩阵，所述特征矩阵是基于所述超像素块中各像素点的rgb值确定的；
5、基于所述超像素组对应的局部边集和全局边集，确定...
【技术保护点】
1.一种遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述超像素组对应的特征矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述超像素组对应的局部边集和全局边集，确定所述超像素组对应的边矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征矩阵、所述边矩阵和训练好的目标检测模型，对所述待处理图像进行目标检测处理，得到所述待处理图像中各所述超像素块的类型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述超像素组对应的特征矩...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述超像素组对应的特征矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述超像素组对应的局部边集和全局边集，确定所述超像素组对应的边矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征矩阵、所述边矩阵和训练好的目标检测模型，对所述待处理图像进行目标检测处理，得到所述待处理图像中各所述超像素块的类型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述超像素组对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：张元，李静文，李赫男，张树硌，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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