[发明专利]一种基于深度学习和部件先验的遥感影像飞机识别方法有效
| 申请号： | 202110143728.X | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN112966555B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 陈鼎元;钟燕飞;马爱龙 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 本发明一种基于深度学习和部件先验的遥感影像飞机识别方法，用于遥感影像细粒度飞机目标识别。本发明提出一种新颖的细粒度飞机目标提取框架，该框架包括(1)飞机目标先验库，(2)深度特征提取器以及(3)部件特征提取和型号识别。首先，将影像输入飞机部件先验库中以获取飞机部件先验；其次，将影像输入深度卷积神经网络以提取深度抽象特征。第三，基于深度卷积特征和飞机部件先验，通过对不同部件特征进行求和运算实现部件特征融合。最后，输出识别结构，以实现对细粒度飞机型号识别。为了评估细粒度飞机型号识别框架的性能，采用一个公开的民航飞机型号数据集进行模型验证，共包含10个民用飞机型号。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 部件 先验 遥感 影像 飞机 识别 方法 | ||
【主权项】：
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