【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感信息提取，具体涉及一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法。
技术介绍
1、遥感技术的迅速发展极大地提高了遥感图像的数量和质量，高分辨率遥感影像的空间分辨率逐渐可以达到分米级、厘米级，已经可以清晰的描述出如机场、飞机、汽车、船舶、建筑物等各种物体。利用人工智能技术准确的检测出一些物体对国防军事、城市规划、交通管理、智能监控等方面有着重要意义。
2、利用旋转目标检测识别出遥感影像中物体优势明显。因为遥感影像中的物体具有任意位置、任意方向、小而密集等特性，而任意方向的旋转框可以很贴合、准确地定位出物体，不会造成不同物体检测框大量重合等现象。
3、遥感旋转目标检测的本质是图像处理算法，目前国内外目标检测算法主要根据特征获取方式不同分为手工设计特征的传统目标检测算法和自学习提取特征的深度学习目标检测算法。传统目标检测算法主要是通过设置不同大小和宽高比的滑动窗口对图像进行遍历提取候选区域，然后利用sift(scale-invariant feature transform)等方法对候选区域进行特...
【技术保护点】
1.一种基于SAM多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于SAM多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，步骤一中，基于遥感影像制作样本库的分步骤：1)从网上下载各类遥感影像公开数据集；2)对收集到的大量图像数据进行整理，去除损坏或质量不佳的文件；3)进行数据预处理，预处理包括图像的裁剪、缩放、旋转操作，以去除无关内容，并将图片调整到合适的大小，完成样本库的构建。
3.根据权利要求2所述的一种基于SAM多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，步骤二中，为了充分利用SAM...
【技术特征摘要】
1.一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，步骤一中，基于遥感影像制作样本库的分步骤：1)从网上下载各类遥感影像公开数据集；2)对收集到的大量图像数据进行整理，去除损坏或质量不佳的文件；3)进行数据预处理，预处理包括图像的裁剪、缩放、旋转操作，以去除无关内容，并将图片调整到合适的大小，完成样本库的构建。
3.根据权利要求2所述的一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，步骤二中，为了充分利用sam编码器的特征提取能力使其很好的适用于遥感目标检测，结合adapter tuning的参数有效微调技术以及多特征融合技术，使用不同适配器微调策略和抽取sam多层特征融合策略，adapter模块和mona模块对sam的编码器进行微调，以增强对遥感影像复杂特征提取能力；抽取sam编码器多层特征进行多特征融合，充分利用不同尺度下的语义信息，提高遥感目标检测的精度。
4.根据权利要求2所述的一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，步骤二中，模型主要包括特征提取模块、多尺度特征融合模块和比例保持损失模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，特征提取模块主要用于实现对影像的特征提取，sam使用了一个mae预训练的visiontransformer作为图像编码器，然后使用大规模的监督训练；首先把sam的imageencoder部分抽取出来作为骨干网络，使用sam的vith变体，它由32个vitblock组成，然后在每个vitblock中的特定位置加入adapter和mona模块；在训练过程中只对adapter和mona模块参数进行更新，主干网络的其他部分都被冻结；adapter模块由两个mlp和一个gelu激活函数以及dropout组成，具体实现是使用第一个mlp层将输入压缩到较小维度，然后经过一个gelu激活函数，最后再经过另一个mlp将维度扩展到其原始维度并与其原始输入进行相加，具体实现如式(1)所示：
6.根据权利要求5所述的一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，mona模块是在adapter的基础上经过设计引入多个卷积滤波器来增加认知维度：
7.根据权利要求6所述的一种基于sam多特征融合的遥感影像旋转目标检测方法，其特征在于，编码...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨辉，吴艳兰，王彪，江鹏，许邦鑫，刘平，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：
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