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一种基于深层主成分分析辅助的图像目标检测方法及系统

申请号: CN202311678782.X
申请人: 耕宇牧星(北京)空间科技有限公司
申请日期: 2023/12/8

摘要文本

本发明公开了一种基于深层主成分分析辅助的图像目标检测方法及系统,属于图像处理技术领域。方法包括:构建结合深层主成分分析辅助的骨干特征提取网络;基于深层主成分分析辅助的骨干特征提取网络,建立目标检测模型;对建立的目标检测模型进行目标检测任务训练;利用训练好的目标检测模型对待测图像进行目标检测。本发明针对遥感图像目标检测中的特征信息在深层特征提取过程中的特征差异性质,构建了一种结合深层主成分分析辅助的骨干特征提取网络以有效提取和利用深层特征图和浅层特征图的特征互补性质,提高了遥感图像目标检测模型的性能,便于实现精准的遥感图像目标检测任务识别。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于深层主成分分析辅助的图像目标检测方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311678782.X
申请日 2023/12/8
公告号 CN117593514A
公开日 2024/2/23
IPC主分类号 G06V10/25
权利人 耕宇牧星(北京)空间科技有限公司
发明人 李冠群
地址 北京市海淀区地锦路9号院14号楼101-1

专利主权项内容

1.一种基于深层主成分分析辅助的图像目标检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1、构建结合深层主成分分析辅助的骨干特征提取网络;S2、基于所述深层主成分分析辅助的骨干特征提取网络,建立目标检测模型;S3、对建立的目标检测模型进行目标检测任务训练;S4、利用训练好的目标检测模型对待测图像进行目标检测。 数据由马 克 团 队整理