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改进YOLOv3的极小遥感图像目标检测方法、装置及存储介质

摘要

本发明涉及目标检测技术领域,具体涉及一种改进YOLOv3的极小遥感图像目标检测方法、装置及存储介质,本发明提出了在FPN模块上添加额外的自底向上、横向连接的路径改善低分辨率特征的性能,构造自顶向下和自底向上的特征金字塔网络,融合双向结合的金字塔特征层,并应用于遥感图像的目标检测,采用1×1的卷积减少网络模型的维度,提高网络的检测速度。最后在VEDAI和NWPU VHR遥感车辆数据集上和最先进的YOLOv3网络做了定量和定性对比分析。结果表明,改进后的网络检测性能比原网络有了明显提高,网络的检测速度几乎没有改变,解决了现阶段极小遥感图像目标检测率低、虚警率高、检测速度慢的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111462050A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海理工大学;

    申请/专利号CN202010172524.4

  • 发明设计人 张孙杰;陈磊;肖寒臣;

    申请日2020-03-12

  • 分类号

  • 代理机构上海邦德专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人余昌昊

  • 地址 200093 上海市杨浦区军工路516号

  • 入库时间 2023-12-17 11:32:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20200312

    实质审查的生效

  • 2020-07-28

    公开

    公开

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