摘要
本发明实施例涉及遥感影像目标检测与识别领域,公开了一种遥感影像有向目标识别方法、装置、设备及存储介质,包括:获取目标遥感影像;依次进行多尺度特征提取、特征选择、特征对齐和特征融合,得到目标特征图,并基于目标特征图预测得到旋转边界框信息,包括旋转边界框的宽高、顶点偏移量和旋转边界框类型,顶点偏移量包括旋转边界框的相邻两个顶点分别沿水平矩形框上两个顶点各自对应的边滑动产生的偏移量,旋转边界框类型包括是否为水平矩形框;基于旋转边界框信息重构得到旋转边界框。本申请解决了相似目标的细粒度识别能力不足的问题,使得有向目标识别中对有向目标的形状和方向变化感知的能力和对细粒度目标和旋转边界框的预测精度提升。
技术关键词
多尺度特征提取
识别方法
特征选择
顶点
多尺度卷积神经网络
超参数
影像获取模块
卷积模块
神经网络架构
重构
训练集
数值
处理器通信
识别装置
输出模块
识别模块
可读存储介质
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