公开(公告)号：CN116310834A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310320214.6

申请日：2023-03-29

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 赵佳琦 ,  欧庆峰 ,  周勇 ,  阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明提出一种基于结构先验与多尺度特征融合的细粒度目标检测方法，该方法包括：步骤1，获取细粒度遥感图像数据集；步骤2，搭建改进Oriented R‑CNN的网络模型，由主干网络ResNet50与特征金字塔网络FPN得到图片的多尺度特征，并利用Canny边缘检测算法对输入图片进行边缘检测得到边缘检测结果，将边缘检测结果与多尺度特征进行融合得到融合特征，作为Oriented RPN的输入，根据Oriented RPN输出的定位结果，使用特征提取算法从融合特征中提取特征，将特征提取的结果输入到头部分类网络与头部定位网络中；步骤3，利用遥感数据集对步骤2中搭建的目标检测模型进行训练；步骤4，使用训练好的遥感图像目标检测模型对遥感图像进行检测以获得遥感图像中目标的定位和分类。