一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法技术

一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，涉及图像识别与分类技术领域，解决了在复杂海洋背景下难以准确搜索和检索舰船目标，及难以实现图像和文字间跨模态检索问题；包括：收集海洋领域的多源遥感图像数据；训练舰船目标检测模型；利用目标检测模型进行遥感图像中舰船目标的检测与标注，分割遥感图像中的舰船目标；微调CLIP预训练模型；使用微调CLIP预训练模型进行舰船目标检索，输出检索结果。通过运用图像切块技术达到对图像局部放大，使目标检测更准确，将舰船目标从原图中切割出来，减少在后续目标检索时受到复杂海洋背景的影响；利用预训练模型使其在海洋领域的图文检索更专业化，完成依据文本检索图像的跨模态检索任务。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别与分类，具体涉及到一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法。

技术介绍

1、遥感技术作为一种强大的观测手段，凭借其宽泛、动态、多源的观测能力在监测和理解海上活动方面扮演着至关重要的角色；同时舰船是海上的重要目标，做到对舰船的自动检测与识别不仅有助于海上监控，还在海洋资源管理、环境保护以及边境安全等方面发挥着关键作用。然而，随着海上活动的多样性和复杂性，以及遥感图像中目标尺寸较小、特征不明显等问题提升了目标检测的难度。

2、遥感图像目标检测是通过分析遥感图像中的特征，识别和定位图像中的目标物体。传统方法主要依赖于图像处理技术和特征工程，包括边缘检测、特征提取和分割等步骤，这些方法在一定程度上能够完成目标检测任务，但对于复杂的遥感图像和目标，效果有限。近年来，深度学习方法的兴起使得遥感图像目标检测取得了显著进展，卷积神经网络（cnn）成为目标检测的主流方法之一，现有的通用目标检测算法大多基于卷积神经网络进行改进，如：xu等提出基于swin transformer的局部感知骨干网络（local perceptionswin 本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

4.根据权利要求2所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

6.根据权利要求4所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

4.根据权利要求2所述的一种基于多源遥感图像的舰船目标识别与检索方法，其特征在于：

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【专利技术属性】
技术研发人员：兰宇航，胡鹏，秦阳，孙元，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：