一种基于多尺度语义特征的遥感图像目标检测方法及系统

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人工智能
摘要
本发明公开了一种基于多尺度语义特征的遥感图像目标检测方法,包括:构建包括骨干网络、特征融合网络和检测头的目标检测模型;获取多个遥感图像,并将遥感图像输入至骨干网络,得到多个不同层级特征图;将不同层级特征图分别输入至特征融合网络,对应得到不同层级融合特征图;将不同层级融合特征图输入至检测头进行解耦,得到不同层级的预测目标结果;基于预测目标结果和目标真值标注结果联合损失函数对目标检测模型进行训练,得到训练好的目标检测模型;将待测遥感图像输入至训练好的目标检测模型,得到对应的目标检测结果。解决了传统方法中高级语义特征在特征融合阶段信息丢失和噪声引入问题,实现了遥感图像目标的精准识别。
申请人
耕宇牧星(北京)空间科技有限公司
第一发明人
李冠群
著录信息
20231011
20231229
20231229
申请日
首次公开日
授权(公告日)
维持时间:3年
预估到期:20431011
申请号
202311308244
申请日
20231011
公开(公告)号
CN117079139B@FMSQ20231229
当前申请(专利权)人
耕宇牧星(北京)空间科技有限公司
公开(公告)日
20231229
原始申请(专利权)人
耕宇牧星(北京)空间科技有限公司
原始申请(专利权)人地址
100095 北京市海淀区地锦路9号院14号楼101-1
发明(设计)人
李冠群
代理人
刘阳河
代理机构
北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
IPC分类号
G06V20/10
G06V20/70
G06V10/52
G06V10/774
G06V10/80
G06V10/82