【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像区域面积，具体涉及一种基于遥感图像的三维目标检测方法。
技术介绍
1、遥感图像是通过卫星传感器获取的地表图像，由于遥感影像具有视角宽广，地物表征细节较为充分，从而被广泛应用于地球表面资源的调查、环境监测以及灾害情况的分析与预测中，但由于地物信息目标物体区域光照不平衡的导致遥感图像目标检测精度不高。
2、detr算法是一种比较常见的基于深度学习的目标检测算法，在进行detr算法的模型识别时，往往需要提取图像中的特征点进行detr算法中端对端的模型构建。目前，通常采用sfit角点检测算法，提取图像中的特征点。
3、然而，当采用sfit角点检测算法提取图像中的特征点时，经常会存在如下技术问题：
4、由于sfit算法提取的特征点往往是其在尺度空间中的局部极值点，所以根据sfit角点检测算法提取图像中的特征点，通过detr算法，在对外界的物体进行识别时，可能会将脏污点等误认为特征信息，从而导致后续目标检测的准确度较差。
技术实现思路
1、本专利技...
【技术保护点】
1.一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行光照影响程度划分，得到预设数量个目标光照区域，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像中的每个像素点对应的预设窗口，确定每个像素点对应的光源置信度，包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，非光源像素点对应的光晕概率对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行光照影响程度划分，得到预设数量个目标光照区域，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像中的每个像素点对应的预设窗口，确定每个像素点对应的光源置信度，包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，非光源像素点对应的光晕概率对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据每个目标光照区域内所有像素点对应的灰度值，确定每个目标光照区域对应的灰度波动指标，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，目标光...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦蕾，于陆军，张璜，高占须，徐继良，薛磊磊，
申请(专利权)人：毛茸茸南通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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