一种基于关键特征学习的遥感图像旋转目标检测方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN118628901A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410241721.5

    申请日:2024-03-04

    摘要: 本发明公开了一种基于关键特征学习的遥感图像旋转目标检测方法,包括以下步骤:S1、对输入的遥感图像进行筛选,得到高质量样本,根据高质量样本回归得到旋转目标的位置;S2、对高质量样本的关键特征进行提取,得到分类特征;S3、对分类特征进行损失优化,得到优化的分类特征;S4、基于优化的分类特征,计算出旋转目标的类别;S5、根据旋转目标位置以及旋转目标的类别得到旋转目标的检测结果。本发明能够为具有巨大多样性的对象分配足够的正样本,且通过回归损失函数设计,能够在建议统计的基础上改变回归损失函数的形式,可以在训练过程中更多地关注高质量的样本;而且能够基于准确位置的采样位置细化来提取分类任务的关键特征。

    一种基于聚类的BGP人脸快速检索方法

    公开(公告)号:CN109388727A

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201811063494.2

    申请日:2018-09-12

    IPC分类号: G06F16/58 G06F16/583 G06K9/62

    摘要: 本发明公开一种基于聚类的BGP人脸快速检索方法,步骤包括:S1.将人脸数据库中所有人脸图片分别进行BGP编码,得到BGP编码数据库,并对BGP编码数据库中编码进行聚类,得到多个类别以及对应各类别的聚类中心;S2.对待检图片进行BGP编码,得到待检图片的BGP编码输入至BGP编码数据库进行匹配,将匹配到的聚类中心作为相似人脸图片结果列表,将待检图片的BGP编码与相似人脸图片结果列表中各人脸图片进行比较,得到最终人脸检索结果。本发明具有实现方法简单、能够结合聚类与BGP实现人脸快速检索,且检索性能好等优点。

    基于启发式信息的BGP人脸识别方法

    公开(公告)号:CN109359532A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811063424.7

    申请日:2018-09-12

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明公开一种基于启发式信息的BGP人脸识别方法,步骤包括:S1.对待检图像基于BGP算法进行BGP特征提取,得到BGP特征图像后分为多个子块,统计各个子块的BGP直方图,并将得到的各个子块的各个子块的统计直方图进行拼接,得到对应的BGP特征向量;S2.根据含有人脸结构特征信息的启发式先验信息将BGP特征向量中部分子块的统计直方图进行加权处理,得到处理后的BGP特征向量;S3.使用处理后的BGP特征向量进行识别,输出人脸识别结。本发明能够充分利用人脸结构特征信息进行识别,使得识别精度及识别效率高、鲁棒性好等优点。

    一种智能视频监控方法及装置

    公开(公告)号:CN109359530A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811061880.8

    申请日:2018-09-12

    IPC分类号: G06K9/00 H04N7/18 G06F16/53

    摘要: 本发明公开一种智能视频监控方法及装置,该方法步骤包括:S1.对目标视频进行实时监测,从视频图像中实时检测出人脸图像输出;S2.对步骤S1检测到的人脸图像进行编码,得到待检图像编码;S3.将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较,得到识别结果输出;该装置包括人脸实时监测模块、图像智能编码模块以及人脸快速检索模块。本发明能够实现智能视频监控,提升视频监控智能水平,同时大大缩减视频数据存储和传输占用空间。