一种基于深度卷积神经网络的宅基地目标检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011137107.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112329559A | 公开（公告）日 | 2021-02-05 |
| 申请公布号 | CN112329559A | 申请公布日 | 2021-02-05 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I; | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李潇;熊洋 | 申请（专利权）人 | 空间信息产业发展股份有限公司 |
| 代理机构 | 成都正华专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李蕊 |
| 地址 | 610000四川省成都市武侯区武兴五路355号西部智谷A1-1-3楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的宅基地目标检测方法，该方法先收集宅基地遥感图像数据；然后对原始图像数据进行预处理，主要是将原始图像进行人工标注，并使用翻转和旋转的方法进行数据扩充并进行了透视矫正；本发明设计一种Faster R‑CNN模型，采用改进的特征提取网络提取特征，增加区域建议网络中的锚点数量，并在目标定位网络中使用soft‑NMS方法代替原有的NMS方法。本发明方法中改进的Faster R‑CNN网络模型不仅提高了宅基地遥感图像识别的准确率，减少了模型训练所需要的资源和时间，同时让模型更具有鲁棒性，可以高效的完成对宅基地遥感图像的目标检测任务。 |
