基本信息:
- 专利标题： 基于深度学习实现遥感影像目标检测方法及系统
- 申请号：CN202510094228.X 申请日：2025-01-21
- 公开(公告)号：CN120014494A 公开(公告)日：2025-05-16
- 发明人： 张劳模 , 李博 , 徐源音 , 马颖 , 刘政达
- 申请人： 河南工程学院
- 申请人地址： 河南省郑州市新郑龙湖祥和路1号
- 专利权人： 河南工程学院
- 当前专利权人： 河南工程学院
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市新郑龙湖祥和路1号
- 代理机构： 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 董晓勇
- 主分类号： G06V20/17
- IPC分类号： G06V20/17 ; G06V10/28 ; G06V10/26 ; G06V10/84 ; G06V10/44 ; G06V10/762 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及基于深度学习实现遥感影像目标检测方法及系统，包括：获取遥感影像中的确定框和不确定框，以任意一个确定框和不确定框组成一个框对，从所有框对中筛选出若干个保留框对，对每个保留框对中的不确定框进行旋转和缩放操作，获取最终不确定框，根据最终不确定框与确定框之间的差异，获取不确定框的目标概率调整系数，结合目标概率，从所有保留框对中的不确定框中筛选出若干个确定框，以遥感影像中的所有确定框作为遥感影像中的目标检测区域。本发明通过确定框和不确定框的对比分析，对可能存在漏检的不确定框进一步判断，提高了遥感影像中的目标检测的准确性。