摘要
本发明属于遥感图像处理领域,具体涉及一种基于遥感图像的船舶检测方法。本发明针对现有的现有遥感图像进行船舶型号检测任务中识别准确率低的问题,提出了一种基于遥感图像的船舶检测方法。本发明为海上船舶的细粒度目标识别任务构建基于遥感图像的船舶检测模型;将待识别区域的舰船遥感图像输入训练好的基于遥感图像的船舶检测模型,得到待识别区域的舰船的船舶型号;将细粒度目标检测任务解耦为定位子任务和分类子任务,同时针对海上船舶训练样本短缺的问题,设计了基于CycleGAN的数据扩充策略和对比学习模块,提高了识别精度。解决了现有遥感图像的细粒度目标识别技术中存在因由于高视距,小目标,训练数据少等原因,导致识别精度差的问题。
技术关键词
船舶检测方法
图片
样本
图像分割网络
模块
船只
实体
风格
对象
遥感图像处理
图像分割模型
特征提取网络
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数据分布
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