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一种复杂遥感陆地环境小样本小目标快速检测识别方法

基本信息

申请号	CN202111069804.3	申请日	-
公开（公告）号	CN113963265A	公开（公告）日	2022-01-21
申请公布号	CN113963265A	申请公布日	2022-01-21
分类号	G06V20/13（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	陈天明;梁若飞;刘英杰;章菲菲	申请（专利权）人	北京理工雷科电子信息技术有限公司
代理机构	北京理工大学专利中心	代理人	田亚琪
地址	100081北京市海淀区中关村南大街5号2区683号楼理工科技大厦401
法律状态	-

摘要

本发明公开一种复杂遥感陆地环境小样本小目标快速检测识别方法，基于改进的Faster R‑CNN卷积神经网络架构，构建针对复杂遥感陆地环境车辆目标的检测识别网络；通过对训练数据进行一定的变换和扰动扩充，并对负样本及难分样本进行重复训练，在增加了训练数据量的同时可以让网络充分学习到目标的变化，解决样本数据量少带来模型泛化能力弱和精度差的问题；通过增加小目标特征、挖掘难样本信息以解决Faster R‑CNN对小目标检测效果差、虚警率高、识别精度低的问题；RPN和Fast R‑CNN共用同一个5层的卷积神经网络，并对网络模型参数调优，使得整个检测过程只需完成一系列卷积运算即可完成检测识别过程，减少了运算时间。