一种基于深度学习的鲁棒性舰船目标检测方法[发明专利]

来源：爱go旅游网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于深度学习的鲁棒性舰船目标检测方法专利类型：发明专利

发明人：焦建彬,叶齐祥,刘嫣然,王攀申请号：CN201710677418.X申请日：20170809公开号：CN107563303A公开日：20180109

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的鲁棒性舰船目标检测方法，包括以下步骤：1：对训练样本进行处理并训练，得到训练分类器；2、获得需处理的遥感图像，并对其进行预处理；3、对预处理后的遥感图像进行海陆分割，得到海陆分割区域，并对不存在舰船的岸上区域进行遮挡；4、获得特征提取网络，并利用其提取步骤3得到的海陆分割区域的旋转不变深度特征，即得到特征图；5、利用分类激活特征图的方法得到舰船这一类别的响应图；6、对步骤5得到的响应图求连通域，得到初步检测框；7、对舰船的参数进行估计，得到带有检测框的结果图。本发明所述方法可以进行水域区分，排除岸上虚警，提高多角度目标的检测精度，大量减少由并排摆放引发的舰船漏检。

申请人：中国科学院大学

地址：100049 北京市石景山区玉泉路19号甲

国籍：CN

代理机构：北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙)

更多信息请下载全文后查看

因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容

查看全文