[发明专利]基于深度残差密集网络的光学遥感图像舰船检测方法有效
| 申请号： | 201811571859.2 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109740460B | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 陈丽琼;范赐恩;田胜;裘兆炳;杨烨;邹炼 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差密集网络的光学遥感图像舰船检测方法，包括：1)利用绿波段图像和近红外图像计算归一化水体指数，进行二值化，实现海陆分离；2)利用二值图中的连通域信息提取舰船候选区域，在对应的细节丰富的全色图像上截取切片；3)构建一个多类别的舰船数据集，训练深度残差密集网络；4)利用训练好的深度残差密集网络对待检测切片进行多分类，剔除所有的虚景，得到最终的检测结果。该方法充分利用了多光谱图像和全色图像的优势，采用了深度残差密集网络和多分类学习策略来克服海浪、云层、海岛等虚景的干扰，在平静海面和复杂海面背景下均能实现快速准确的舰船检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 密集 网络 光学 遥感 图像 舰船 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度残差密集网络的光学遥感图像舰船检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，利用多光谱图像中的绿波段图像和近红外图像计算归一化水体指数，并进行二值化，实现海陆分离；步骤2，利用二值图中的连通域信息提取舰船候选区域，在对应的细节丰富的全色图像上截取切片；步骤3，构建光学遥感图像舰船数据集，包括训练集和测试集：步骤4，通过训练集和测试集对构建的深度残差密集网络进行训练和测试，利用训练好且精度最高的深度残差密集网络对待检测舰船候选区域进行分类，得到最终的检测结果。
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