基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备

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基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备
申请号:CN202411822976
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119672437B
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图像分析技术领域,具体为基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备,为解决现有技术中遥感图像目标检测结果准确度低的问题,本发明首先将待检遥感图像的不同深度特征进行低级语义信息聚合处理后再进行交叉的低级语义注入处理,接着经高级语义信息聚合处理后进行交叉的高级语义注入处理,得到低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征;随后将低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征经线性映射和全连接处理,将小目标从背景中分离出来,最后经边界框回归、边界框分类识别和非极大值抑制处理,得到准确度高的目标检测结果。
技术关键词
语义特征 Sigmoid函数 池化特征 结构特征提取 上下文特征 多尺度 纹理 卷积特征提取 图像增强 图像分析技术 通道 双线性 前馈神经网络 元素 存储计算机程序 处理器
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