[发明专利]一种遥感影像阴影区域的车辆检测方法和系统在审
申请号: | 202310421362.7 | 申请日: | 2023-04-19 |
公开(公告)号: | CN116580315A | 公开(公告)日: | 2023-08-11 |
发明(设计)人: | 章步镐;郭杜杜;娄文;王瑞慷;周飞;吴越 | 申请(专利权)人: | 银江技术股份有限公司;新疆大学 |
主分类号: | G06V20/13 | 分类号: | G06V20/13;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06T5/00 |
代理公司: | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人: | 何光宇 |
地址: | 310012 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 遥感 影像 阴影 区域 车辆 检测 方法 系统 | ||
本申请涉及一种遥感影像阴影区域的车辆检测方法和系统,其中,该方法包括:构建车辆目标检测网络,对车辆目标检测网络进行训练,得到训练好的车辆目标检测网络;基于红外光谱法对阴影区域图像进行补偿,得到补偿后的阴影区域图像;将补偿后的阴影区域图像输入至训练好的车辆目标检测网络,得到矩形检测框信息和定位信息;基于矩形检测框信息、定位信息和遥感影像信息生成掩码检测框,将训练好的车辆目标检测网络的矩形检测框替换成掩码检测框;通过训练好的车辆目标检测网络,输出包含掩码检测框的车辆目标检测结果。解决了遥感影像阴影区域如何提高目标检测效果及目标检测精确度的问题,优化了检测框,有效提高目标检测效果及目标检测精确度。
技术领域
本申请涉及目标检测技术领域,特别是涉及一种遥感影像阴影区域的车辆检测方法和系统。
背景技术
目标检测是计算机视觉的一部分,根据整张图像内容进行描述,并结合目标物体的特征信息,确定该物体的类别与位置。目标检测将目标的定位和识别合二为一,能够在特定的环境下实时且准确地检测出目标。目前主流的深度学习目标检测算法有两类:基于区域建议的双阶段目标检测算法和基于回归分析的单阶段目标检测算法。其中,基于回归分析的单阶段目标检测算法追求速度与精度并行,算法结构简单,可以直接检测图像输出结果,没有候选区域的分类,因此速度更快,计算效率更高。
目前,在使用目标检测对遥感影像阴影区域密集车辆检测时,申请人发现至少存在以下问题:
第一、阴影区域的存在影像地物信息的提取,进而降低车辆目标的检测效果及检测精确度。由于地物遮挡太阳光线,在遥感影像中会产生许多阴影。阴影区域既是遥感影像的信息源(可以反映建筑物高度,估算建筑物的容积率和提取三维信息);又是遥感影像的噪声源(导致地物特征受到影响,进而影响地物信息的提取)。
第二、目标矩形检测框重叠或者交叉,进而降低目标检测的精确度。由于遥感影像拍摄距离较远、覆盖范围较广,因此车辆目标在遥感影像中属于小目标。在遥感影像车辆密集区域中,车辆间距较小,因此,传统的车辆矩形检测框之间可能出现部分重叠或者交叉的情况,影响车辆目标检测的效果。
目前针对相关技术中遥感影像阴影区域如何提高目标检测效果及目标检测精确度的问题,尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种遥感影像阴影区域的车辆检测方法和系统,以至少解决相关技术中遥感影像阴影区域如何提高目标检测效果及目标检测精确度的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种遥感影像阴影区域的车辆检测方法,包括:
构建车辆目标检测网络,对所述车辆目标检测网络进行训练,得到训练好的车辆目标检测网络;
基于红外光谱法对遥感影像阴影区域图像进行补偿,得到所述补偿后的遥感影像阴影区域图像;
将所述补偿后的遥感影像阴影区域图像输入至所述训练好的车辆目标检测网络,得到所述遥感影像阴影区域图像中车辆目标的矩形检测框信息和定位信息;
基于所述矩形检测框信息、所述定位信息和遥感影像信息生成掩码检测框,将所述训练好的车辆目标检测网络的矩形检测框替换成所述掩码检测框;
通过所述训练好的车辆目标检测网络,输出包含所述掩码检测框的车辆目标检测结果。
在其中一些实施例中,对所述车辆目标检测网络进行训练,得到所述训练好的车辆目标检测网络包括:
将预训练图像数据集输入至所述车辆目标检测网络中进行第一训练,得到所述第一训练后的车辆目标检测网络;
基于红外光谱法对遥感影像阴影区域进行补偿,获取训练图像数据集和测试图像数据集;
将所述训练图像数据集输入至所述第一训练后的车辆目标检测网络进行第二训练,得到所述第二训练后的车辆目标检测网络;
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- 本申请公开了一种高光谱遥感敏感波段选择方式的评价方法和系统。首先利用训练后的待评价波段选择神经网络模型对所述目标光谱曲线进行分析,选择出目标敏感波段;再通过目标敏感波段的光谱曲线对目标区域的水质指标含量进行估计,得到目标估计值;最后,计算目标估计值和目标实测值的相关系数、均方根误差和相对误差,通过这三个参数中的至少一个对待评价波段选择神经网络模型进行评价。结合神经网络算法和相关系数等参数可以对各种波段选择方式进行客观评价,以供研究人员参考选择,提高高光谱遥感的精确性。
- 一种基于深度学习模型的电力巡检方法及装置-202110752672.8
- 巢玉坚;李洋;刘鸿斌;张影;王彦波;袁逸凡;周子纯;戴铁潮;毕善钰;于佳;宋乐乐;汤辉;黄永明;张铖 - 国网电力科学研究院有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;东南大学;国家电网有限公司
- 2021-07-02 - 2023-10-24 - G06V20/13
- 本发明公开了一种基于深度学习模型的电力巡检方法,包括以下过程:步骤S1:利用检测模型的特征提取模块backbone对待测的电力巡检场景图像进行特征提取,得到特征图;步骤S2:利用检测模型的跨阶段融合模块neck对特征图进行融合;步骤S3:利用检测模型的多尺度检测头模块head对融合后的特征图进行检测,得到电力巡检图像中目标物体边框和类别结果。其中,所述特征提取模块backbone中使用内外级联方案;和/或,所述跨阶段融合模块neck使用分组融合方案,且特征图分组数与特征图输入通道数相同。本发明提出了一种基于深度学习模型的电力巡检方法,提高了检测性能并进一步减小了网络尺寸。
- 基于高分SAR技术的滑坡风险评估方法、装置及电子设备-202010247780.5
- 谢瀚;况长虹;胡文蓉;张帅毅;吴雨 - 四川九洲北斗导航与位置服务有限公司
- 2020-03-31 - 2023-10-24 - G06V20/13
- 本申请提供一种基于高分SAR技术的滑坡风险评估方法、装置及电子设备,包括:获取待监测区域的影像数据;根据所述影像数据,确定出所述待监测区域的土地利用类型;在所述土地利用类型不为水体时,根据所述影像数据,确定出所述待监测区域中的地质参数的值;将所述地质参数的值输入预先构建的滑坡灾害风险评估模型中,得到所述待监测区域的滑坡风险评估指数,由于待监测区域的地质参数与待监测区域的滑坡风险程度具有较强的关联关系,因此,通过将待监测区域的地质参数的值输入到根据地质参数构建的风险评估模型中,能够确定出待监测区域的滑坡风险评估指数,以实现对待监测区域的滑坡风险评估。
- 采样点确定、植被遥感产品真实性校验方法、装置及设备-202310801108.X
- 孙源;顾行发;周翔;杨健 - 中国科学院空天信息创新研究院
- 2023-06-30 - 2023-10-20 - G06V20/13
- 本发明提供一种采样点确定、植被遥感产品真实性校验方法、装置及设备,涉及遥感技术领域,采样点确定方法包括:基于测试区域的图像中每一像元的植被指数值,对图像进行图像分割,将图像划分为若干个图斑区域;基于每一图斑区域内每一植被类型的面积占比,在测试区域内确定若干个采样点并获取每一采样点在测试区域内的位置信息。本发明提供的采样点确定、植被遥感产品真实性校验方法、装置及设备,能更客观地在测试区域内确定采样点,能提高在测试区域中确定采样点的效率,能实现采样点的实时获取,在测试区域内确定的采样点能更好地反映测试区域的植被特征,能为植被遥感产品真实性校验提供更准确、更高效地数据支撑。
- 一种基于时空注意力门的卫星云图预测方法-202310948132.6
- 张秀再;李景轩 - 南京信息工程大学
- 2023-07-31 - 2023-10-20 - G06V20/13
- 本发明公开了一种基于时空注意力门的卫星云图预测方法,包括以下步骤:(1)对遥感影像进行预处理;(2)构建卫星云图预测网络模型;(3)采用均方误差MSE、平均绝对误差MAE、结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR定量评价卫星云图预测性能;本发明改进了CrevNet中的特征提取模块,将轻量级注意力模块SGE融入双向自编码器,在不增加计算量的情况下,增强了云图特征的语义信息和减少特征提取时的信息流失;融入了3D卷积与历史信息模块,相比其它预测算法,能更充分的利用序列云图中具有全局依赖和局部依赖的时空特征,进而更精准的预测未来云图。
- 一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质-202310916862.8
- 王新军;盛建东;苏童;杨秋兰;高胜寒;常松 - 新疆农业大学
- 2023-07-25 - 2023-10-20 - G06V20/13
- 本发明公开了一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质,方法包括:获取待处理landsat卫星遥感图像,对所述待处理landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理,以获取待处理干土壤的纯净光谱图像;根据所述待处理干土壤的纯净光谱图像,采用土壤遥感盐分指数方法进行计算,以获取待处理干土壤遥感盐分指数图像;将所述待处理干土壤遥感盐分指数图像输入至预选构建好的预测模型中,以获取土壤盐分预测结果。本发明对landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理,并根据所得纯净干土壤光谱图像计算土壤盐分遥感指数,增强土壤盐分检测有效性,将土壤盐分遥感指数输入至神经网络模型进行盐分预测,预测结果准确可靠。
- 基于遥感深度学习的电力杆塔识别方法及存储介质-202310882722.3
- 朱厦;臧志斌;张春光;赵光;李静;林啸;夏传福;李录;于一鸣 - 国网思极位置服务有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
- 2023-07-18 - 2023-10-20 - G06V20/13
- 本发明公开了一种基于遥感深度学习的电力杆塔识别方法及存储介质,方法包括:获取输电线路的遥感影像,并获取电力杆塔样本;根据电力杆塔样本,对预设的深度学习模型进行训练,得到训练好的模型,模型包括输入端、主干网络、颈部网络和头部预测网络,主干网络包括依次连接的第一SPD‑Conv模块、非跨步卷积模块、第二SPD‑Conv模块、第一SE模块、第一C3模块、第三SPD‑Conv模块、第二C3模块、第四SPD‑Conv模块、第三C3模块、第五SPD‑Conv模块、第四C3模块、第二SE模块和SPPF模块;获取待测遥感影像,并通过训练好的模型对待测遥感影像进行电力杆塔识别。本发明可实现高精度杆塔识别。
- 一种基于遥感及地面核查技术的地表水磷污染物溯源方法-202310652688.0
- 谢阳村;周亚明;王晨;赵焕;贾兴;马天海 - 生态环境部环境规划院
- 2023-06-02 - 2023-10-20 - G06V20/13
- 本发明提出了一种基于遥感及地面核查技术的地表水磷污染物溯源方法,涉及地表水环境保护领域。方法包括:取溯源水体目标区域的遥感影像;对遥感影像进行数据预处理,得到目标区域的遥感反射率;对目标区域进行地面监测,得到野外光谱数据;对目标区域进行实地水体监测,得到水质指标;根据野外光谱数据、水质指标进行相关性分析,构建遥感反演模型;筛查水质水色异常区域;使用卫星遥感识别疑似风险源并进行地面核查,形成卫星遥感和地面核查联动,确定污染源。本发明可以大面积同步观测,获取监测范围内同一时刻的水质情况,客观反应各区域水质的相对优劣情况,可有效弥补地面监测同步观测的限制,节约了监测成本。
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