摘要
本申请实施例提供了一种遥感图像处理方法及装置。该方法包括:将训练用遥感图像输入至生成对抗网络GAN,输出与训练用遥感图像对应的多帧生成遥感图像;将训练用遥感图像和多帧生成遥感图像输入至初始YOLO模型中进行训练,得到目标检测模型;将从初始YOLO模型中检测得到的训练集的目标信息作为时序数据集输入到时间融合转换器TFT模型进行训练,得到未来时序预测模型;将待检测遥感图像输入至目标检测模型中进行目标检测,输出待检测遥感图像的目标信息;将待检测遥感图像的目标信息输入至未来时序预测模型中进行预测,输出待检测遥感图像的未来时间步的目标状态预测。本申请实施例的方法和装置,能够优化当前检测结果并减少漏检与误检问题。
技术关键词
YOLO模型
时间序列信息
遥感图像处理方法
生成遥感图像
遥感图像处理装置
时序预测模型
长短期记忆网络
门控循环单元
GRU模型
LSTM模型
生成对抗网络
时序特征
时间序列特征
转换器
训练集
数据