一种基于深度学习的遥感图像中的露天矿场检测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的遥感图像中的露天矿场检测方法，属于目标检测领域。基于Mask R‑CNN网络，在此网络上设计了基于混合注意力的区域生成网络MA‑RPN和基于扩展的特征金字塔网络ET‑FPN，MA‑RPN引入了混合注意力机制，在区域生成网络中添加注意力模块，通过注意力掩码将图片中露天矿场的关键特征标识出来，从而帮助模型学习到需要关注的露天矿场区域；ET‑FPN具有专门用于露天矿场检测的金字塔层，用以提取遥感图像中露天矿场的信息，扩展的特征金字塔层反馈到后续的检测器进一步进行定位和分类。本发明能够在遥感图像中实现露天矿场的检测。