基于深度学习与全局推理的遥感影像多尺度固废检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110114848.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04
申请日期：
2021-01-26
申请人：
西南交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于深度学习与全局推理的遥感影像多尺度固废检测方法
申请号	CN202110114848.7	申请日期	2021-01-26
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-25	公开/公告号	CN112836615A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;5;/;0;4查看分类表>
申请人	西南交通大学	申请人地址	四川省成都市二环路北一段变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西南交通大学	当前权利人	西南交通大学
发明人	慎利;王浩;张蜀军;徐柱
代理机构	成都正华专利代理事务所（普通合伙）	代理人	李蕊

摘要

本发明公开了一种基于深度学习与全局推理的遥感影像多尺度固废检测方法，包括：S1、获取待检测区域的原始遥感影像，并对其进行多尺度裁剪处理，获得各尺度下的影像块集合；S2、通过全局推理多尺度检测模型对各尺度下的影像块集合中的影像进行检测，输出各尺度下的检测框；S3、将输出检测框整合到原始遥感图像对应的大范围影像中，并对其合并，得到对应的固废检测结果。本发明该方法基于SSD模型，在原始的卷积层之间嵌入GloRe单元，使模型在进行多尺度检测时中充分利用影像的全局信息；针对大范围的固废堆场检测任务提出一种多尺度优化策略，提升对尺度差异巨大的固废堆场目标的检测效果，并有效解决完整堆场被滑动窗口切割的问题。

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