专利名称：一种基于深度学习的高分辨率遥感影像舰船目标检
测方法
专利类型：发明专利
发明人：姚剑,韩婧,李昊昂,涂静敏申请号：CN201810628290.2申请日：20180619公开号：CN108830224A公开日：20181116
摘要：一种基于深度学习的高分辨率遥感影像舰船目标检测方法，包括采集包含舰船目标的高分辨率遥感影像，使用能包围舰船目标的最小四边形对影像中的舰船进行人工标注；设置深度学习网络模型的结构，对具有不同语义性和分辨率的特征映射图进行连接，然后对特征映射图上的每个位置设置多个参考四边形，使用全连接层对参考四边形分类；训练网络模型，将待检测的高分辨率遥感影像输入到训练好的网络模型中，检测影像中的舰船区域，并构建包围舰船目标的最小四边形，从而指示舰船目标的精确位置。本发明相比传统舰船目标检测方法，能更有效地抵抗环境因素的干扰，更稳定、更精确地对高分辨率遥感影像中处于不同场景、具有不同尺寸和姿态的舰船进行检测。
申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：严彦
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