[发明专利]一种基于DCNN的大尺度目标检测方法、装置有效
| 申请号： | 201910553506.8 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110310264B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 尤亚楠;李泽中;刘芳;冉伯浩 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;丁芸 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于DCNN的大尺度目标检测方法、装置。该方法包括：获取包含目标物体的遥感图像；其中，目标物体为大尺度目标物体和/或小尺度目标物体；对遥感图像进行显著性检测，判断遥感图像中是否包含大尺度目标物体；在遥感图像包含大尺度目标物体时，对遥感图像进行图像下采样，得到尺度压缩后的目标图像；采用预先建立的第一模型对目标图像进行目标检测，确定目标图像中的大尺度目标物体的第一位置信息；其中，第一模型为具有目标物体检测能力的深度卷积神经网络模型。本发明可以提高大尺度图像目标检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dcnn 尺度 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于DCNN的大尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含目标物体的遥感图像；其中，所述目标物体为大尺度目标物体和/或小尺度目标物体；对所述遥感图像进行显著性检测，判断所述遥感图像中是否包含大尺度目标物体；在所述遥感图像包含大尺度目标物体时，对所述遥感图像进行图像下采样，得到尺度压缩后的目标图像；采用预先建立的第一模型对所述目标图像进行目标检测，确定所述目标图像中的大尺度目标物体的第一位置信息；其中，所述第一模型为具有目标物体检测能力的深度卷积神经网络模型。
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