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
系统为您推荐了相关专利信息
弱光图像增强方法
反射率图像
光照
噪声强度
Retinex理论
自动化测试用例
历史告警数据
多源异构数据融合
告警规则
工单管理系统
医学图像分割方法
细粒度特征
解码器
集成模块
采样模块
信息监测方法
Sigmoid函数
监测牲畜
畜牧
信息监测技术
风险分析方法
多维特征向量
支持向量机模型
场景类别
声学特征