公开(公告)号：CN116630808A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310632807.6

申请日：2023-05-31

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李妍 ,  黄若飞 ,  张军 ,  杨召云 ,  张旭鹏 ,  王仪诺 ,  张程 ,  张智铭

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为一种基于遥感图像特征提取的旋转船舰检测方法，首先获取遥感图像并进行归一化处理；然后，构建由特征提取、特征融合和预测三部分网络组成的检测模型；特征提取网络以ResNet网络为基本框架，利用可变形空洞卷积替代ResNet网络各个瓶颈层中卷积核大小为3×3的卷积；特征融合网络包括两个深度监督特征金字塔，每个深度监督特征金字塔均包括自下而上的下采样分支和自上而下的上采样分支，同时在深度监督特征金字塔中嵌入了自注意力模块；预测网络包括RPN网络、RoIPooling层和基于相交圆的检测头。该方法能更好地提取旋转船舰的特征，不受旋转角度的影响，深度监督特征金字塔解决了船舰尺度不一以及图像背景噪声的影响。

公开(公告)号：CN113284185A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110666805.X

申请日：2021-06-16

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 张军 ,  黄若飞 ,  李妍 ,  石陆魁 ,  张洋 ,  李思敏 ,  刘月 ,  吴朋莉

IPC: G06T7/73 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明为一种用于遥感目标检测的旋转目标检测方法，该方法包括：第一步、获取遥感图像，得到遥感图像中目标外接矩形的位置信息，并对遥感图像进行归一化处理；第二步、利用深度学习网络进行目标检测，输出预测结果，预测结果为目标外接矩形的分类和位置信息；第三步、对预测结果进行解码，根据目标外接矩形的位置信息得到旋转目标。本发明提出了一种用于检测旋转目标的新回归方式，将旋转目标对应的倾斜矩形框的最小外接正矩形当作正框标注，通过检测正框和以其中心为圆心的圆与正框的交点与正框顶点之间的距离，得到旋转目标的倾斜矩形框标注，比起传统的检测角度信息，精度高。