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公开(公告)号：CN106815553B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201611145007.8
申请日：2016-12-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘匹配的红外前视图像舰船检测方法，根据光学遥感图像建立港口先验模板图；根据飞行器返回的高度，俯仰角，滚转角，偏航角对模板图进行透视变换；对透视变换后的模板图和红外前视图分别提取边缘；模板边缘图和前视边缘图匹配，获得初始匹配位置；考虑到飞行器高度和姿态参数存在误差，提出局部精匹配方法进行精确定位和旋转角补偿；根据位置、旋转角度及模板信息确定前视图中的陆地区域和海域，对红外前视图的海域进行分割；对分割后的前视图进行斜矩形标记，获得初始疑似舰船目标；对初始疑似舰船目标进行并靠船分离、多特征检测排除虚警，获取舰船目标，可以适用于复杂港口背景下中低分辨率红外前视图中的舰船检测。
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公开(公告)号：CN111461213A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010243802.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标快速检测方法，该训练方法包括：在训练时添加目标区域特征增强层；利用特征提取单元对训练样本进行特征提取，对上一级特征提取单元输出的特征图取通道平均，得到通道数归一的第一特征值矩阵；遍历所述训练样本中的每一个像素点，生成第二特征值矩阵；将所述第一特征值矩阵与第二特征值矩阵元素值相乘得到第三特征值矩阵；将所述第三特征值矩阵与预置的调节函数相乘，然后与特征图的每一个通道特征矩阵做元素值加法，得到目标增强特征图并输入下一特征提取单元中；本发明使网络充分训练，平衡了网络深度和检测精度间的关系，增强了特征图的背景感知能力，检测精度高且计算较简单，易于硬件平台移植。
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公开(公告)号：CN106815553A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201611145007.8
申请日：2016-12-13
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4609 , G06K2009/00644 , G06T2207/10032 , G06T2207/10048 , G06T2207/20068
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘匹配的红外前视图像舰船检测方法，根据光学遥感图像建立港口先验模板图；根据飞行器返回的高度，俯仰角，滚转角，偏航角对模板图进行透视变换；对透视变换后的模板图和红外前视图分别提取边缘；模板边缘图和前视边缘图匹配，获得初始匹配位置；考虑到飞行器高度和姿态参数存在误差，提出局部精匹配方法进行精确定位和旋转角补偿；根据位置、旋转角度及模板信息确定前视图中的陆地区域和海域，对红外前视图的海域进行分割；对分割后的前视图进行斜矩形标记，获得初始疑似舰船目标；对初始疑似舰船目标进行并靠船分离、多特征检测排除虚警，获取舰船目标，可以适用于复杂港口背景下中低分辨率红外前视图中的舰船检测。
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公开(公告)号：CN111461213B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010243802.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标快速检测方法，该训练方法包括：在训练时添加目标区域特征增强层；利用特征提取单元对训练样本进行特征提取，对上一级特征提取单元输出的特征图取通道平均，得到通道数归一的第一特征值矩阵；遍历所述训练样本中的每一个像素点，生成第二特征值矩阵；将所述第一特征值矩阵与第二特征值矩阵元素值相乘得到第三特征值矩阵；将所述第三特征值矩阵与预置的调节函数相乘，然后与特征图的每一个通道特征矩阵做元素值加法，得到目标增强特征图并输入下一特征提取单元中；本发明使网络充分训练，平衡了网络深度和检测精度间的关系，增强了特征图的背景感知能力，检测精度高且计算较简单，易于硬件平台移植。
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