发明公开
- 专利标题: 基于最优锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法
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申请号: CN202210484475.7申请日: 2022-05-06
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公开(公告)号: CN114882376A公开(公告)日: 2022-08-09
- 发明人: 董志鹏 , 刘焱雄 , 冯义楷 , 王艳丽 , 陈义兰
- 申请人: 自然资源部第一海洋研究所
- 申请人地址: 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号
- 专利权人: 自然资源部第一海洋研究所
- 当前专利权人: 自然资源部第一海洋研究所
- 当前专利权人地址: 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号
- 代理机构: 青岛发思特专利商标代理有限公司
- 代理商 宫兆俭
- 主分类号: G06V20/13
- IPC分类号: G06V20/13 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06V10/74 ; G06V10/762 ; G06V10/82
摘要:
本发明涉及一种基于最优目标锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法,属于遥感影像目标识别及信息提取技术领域。本发明首先提出了一种遥感影像最优目标锚点尺度学习方法,可自适应获得不同目标检测任务的最优目标锚点尺度;然后基于最优目标锚点尺度学习方法,设计了一种基于最优目标锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测架构,可根据不同目标检测任务自适应调整锚点尺度,良好的耦合不同类型的目标尺度,实现对不同目标检测任务的精确检测。本发明具有简单、可靠、精度高、易于实现的特点。本发明可广泛运用于遥感影像目标识别及信息提取场合。
公开/授权文献
- CN114882376B 基于最优锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法 公开/授权日:2024-03-22