摘要
本申请涉及一种SAR图像飞机目标检测方法、装置、设备和存储介质,本方法根据SAR图像的地理位置信息从地理先验数据库中提取对应的先验数据,根据地理多边形对SAR图像进行粗检测得到机场粗检测结果,根据机场粗检测结果以及光学图像采用图像配准的手段得到机场精细检测结果,利用训练好的旋转飞机目标检测网络基于机场精细检测结果进行目标检测得到检测结果,根据地理空间类别概率图得到目标检测框中的飞机目标类别先验概率,根据飞机目标类别先验概率对分类器权重进行加权调制得到先验增强的分类器权重,根据先验增强的分类器权重对目标类别概率进行更新,将更新后的目标类别概率以及目标检测框作为最终的目标检测结果。采用本方法可以提高在全景SAR图像中飞机目标的细粒度检测性能。
技术关键词
飞机
底层融合特征
地理位置信息
交互网络
分类器
序列切片
图像特征描述算法
检测头
多边形
自动特征提取
图像配准
滤波器
图像获取模块
数据
处理器
尺寸
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
图像拼接方法
图像特征点
深度学习网络
掩膜
双线性插值算法
深度学习模型
文本分类方法
浅层神经网络
文本分类装置
双向长短期记忆
SAR遥感图像
飞机检测方法
检测头
双向特征金字塔
困难样本挖掘
管理监控方法
预警规则
监控算法
微服务架构
决策树分类器