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发明专利
已授权
一种基于深度神经网络的遥感图像目标检测方法
📄 申请号:CN201711133889.0
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2017-11-15
公开号
CN107871124B
公开日
2018-08-10
申请人
陕西师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06K9_00
IPC 分类号
G06K9_00
,
G06K9_62
,
技术画像
所属领域
深度神经网络
人工智能算法
图像识别
遥感图像处理
神经网络
目标检测
检测方法
图像目标检测
深度神经网络
应用场景
军事侦察, 城市规划, 灾害监测, 环境监测, 国土资源调查
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摘要
一种基于深度神经网络的遥感图像目标检测方法,包括:获取训练样本并对所述训练样本进行缩放预处理操作;在预处理后的所述训练样本中,对包含遥感目标及遥感背景的训练样本图像执行多种类型的标记操作;基于最大迭代次数,对选取的深度卷积神经网络模型执行预训练和微调操作,得到微调的深度卷积神经网络模型;对所述微调的深度卷积神经网络模型的全连接层进行处理,得到微调的深度全卷积网络模型;基于所述微调的深度卷积神经网络模型及所述微调的深度全卷积网络模型对遥感图像目标进行检测。该方法具有检测速度快、检测精度高等优点,可被广泛应用于目标检测、目标跟踪、智能导航、城市规划等领域。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
窄干扰脉冲过滤方法
当前第 / 件
一种固定浮球式浮鱼礁
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覆盖
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委托待转让
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