一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，首先对输入图像进行初始特征提取；然后，进行四阶段的局部特征、全局特征和上下文特征的分频特征细化，既关注图像关键位置信息，建模全局关系，又提取周围环境信息作为补充，增强模型对信息的捕获能力；最后，利用检测头对目标进行分类与定位，并设计样本协同调优损失，自适应调整模型对正负样本的重视程度，进一步提升模型的检测精度。本发明专利技术解决了过去遥感图像旋转目标检测特征提取能力不足，场景复杂导致目标间干扰和遮挡，以及目标特性对定位敏感等问题。本发明专利技术适用于复杂环境下的遥感图像的旋转目标检测任务，检测准确率高，鲁棒性好。本发明专利技术在旋转目标检测领域有着广泛的应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于遥感图像旋转目标检测领域，旨在对遥感图像中的目标进行分类与定位，具体为一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法。

技术介绍

1、旋转目标检测是遥感图像处理中最基础的任务之一，其目的是识别给定遥感图像中的单个或多个特定目标的类别并进行精确定位。相比一般的目标检测，旋转目标检测能够提供目标更准确的方向和尺度信息，其在情报侦察、灾害监测、城市规划等领域发挥着重要作用，同时也是目标跟踪、图像分割等任务的重要基础。

2、目前，现有的旋转目标检测技术大都是基于深度学习来实现的。基于深度学习的旋转目标检测技术主要分为两大类：基于卷积的旋转目标检测和基于transformer的旋转目标检测。基于卷积的旋转目标检测方法通过预设锚点和先验框或直接预测关键点的方式，使用卷积提取特征，有效捕捉图像中的空间局部信息。基于transformer的旋转目标检测方法引入自注意力增强特征表示能力，扩大图像感受野，建模全局关系，实现远距离信息融合。

3、尽管遥感图像旋转目标检测取得了显著进展，但仍面临挑战。纯卷积方法仅提取局部特征，而transformer本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，其特征在于，对给定的遥感图像，进行如下操作：

2.根据权利要求1所述的一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，其特征在于，所述步骤2)中分频模块具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，其特征在于，所述步骤3)中的特征交互模块具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，其特征在于，所述步骤5)中样本协同调优损失具体为：

【技术特征摘要】

1.一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，其特征在于，对给定的遥感图像，进行如下操作：

2.根据权利要求1所述的一种基于分频特征细化的旋转目标检测方法，其特征在于，所述步骤2)中分频模块具体为：

3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：付利华，刘雯雯，李国放，黄伟进，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：