基于深度学习的高分辨率空间卫星影像目标特征识别与分析方法

本发明公开了一种基于深度学习的高分辨率空间卫星影像目标特征识别与分析方法，采用并行结构处理超分辨率重建和目标特征识别，提高单帧影像的处理效率，同时采用多种空间卫星影像模拟方法提高目标特征识别模型对光照度变化大、传感器噪声干扰和检测目标较小影像的检测精度，最后利用特征部件检测框的像素尺寸计算得到实际尺寸，完成特征部件尺寸的测量分析，并将所有感知信息进行融合可视化。该方法针对空间卫星影像的特征部件识别及尺寸测量分析任务兼顾了高分辨率、高精度和高鲁棒性，达到了可以实际应用的误检率与漏检率。