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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115100516A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210635192.8G06N5/04(2006.01)(22)申请日2022.06.07G06T7/73(2017.01)(71)申请人北京科技大学地址100083北京市海淀区学院路30号(72)发明人支瑞聪赵镜儒(74)专利代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司11237专利代理师张仲波(51)Int.Cl.G06V20/10(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称一种基于关系学习的遥感影像目标检测方法(57)摘要本发明提供一种基于关系学习的遥感影像目标检测方法,属于遥感影像领域。所述方法包括:针对遥感影像,获取利用区域生成网络生成的候选框,将候选框划分为前景框、推理框和背景框;采用双头推理策略,为分类和定位任务分别构建图推理模块,通过构建的图推理模块为分类和定位任务分别构建候选框之间视觉关系图和位置关系图,根据构建的视觉关系图和位置关系图同时进行关系推理,得到每个候选框的推理特征;将区域生成网络生成的候选框特征以及推理特征进行拼接,并通过多层感知机进行特征融合,再次对候选框进行分类和定位。采用本发明,能够挖掘出遥感影像前景和背景中潜在的关系信息,从而提升对遥感影像目标的检测精度。CN115100516ACN115100516A权利要求书1/2页1.一种基于关系学习的遥感影像目标检测方法,其特征在于,包括:S101,针对遥感影像,获取利用区域生成网络生成的候选框,将候选框划分为前景框、推理框和背景框;其中,包含真实框局部或全局信息的背景框叫做推理框;S102,为每个类别分别构建对应的推理类别,首次对前景框、推理框和背景框进行分类和定位;S103,采用双头推理策略,为分类和定位任务分别构建图推理模块,通过构建的图推理模块将S102得到的分类器和回归器的权重分别作为类别的视觉语义信息和位置语义信息,为分类和定位任务分别构建候选框之间视觉关系图和位置关系图,根据构建的视觉关系图和位置关系图同时进行关系推理,得到每个候选框的视觉推理特征和位置推理特征;S104,将S101中获取的候选框特征以及S103中得到的对应的视觉推理特征和位置推理特征进行拼接,并通过多层感知机进行特征融合,再次对候选框进行分类和定位。2.根据权利要求1所述的基于关系学习的遥感影像目标检测方法,其特征在于,所述针对遥感影像,获取利用区域生成网络生成的候选框,将候选框划分为前景框、推理框和背景框包括:针对遥感影像,获取利用区域生成网络生成的候选框,并根据候选框和真实框的交并比将候选框划分为前景框、推理框和背景框。3.根据权利要求1所述的基于关系学习的遥感影像目标检测方法,其特征在于,所述采用双头推理策略,为分类和定位任务分别构建图推理模块,通过构建的图推理模块将S102得到的分类器和回归器的权重分别作为类别的视觉语义信息和位置语义信息,为分类和定位任务分别构建候选框之间视觉关系图和位置关系图,根据构建的视觉关系图和位置关系图同时进行关系推理,得到每个候选框的视觉推理特征和位置推理特征包括:为分类任务构建第一图推理模块,通过第一图推理模块将S102得到的分类器的权重作为类别的视觉语义信息,利用分类器输出的候选框的分类得分将类别的视觉语义信息映射到候选框中,得到视觉节点特征Vcls;根据得到的Vcls,利用图自编码器自适应地学习候选框之间的视觉关系,得到视觉节点邻接矩阵Acls;根据得到的Vcls和Acls,构建候选框之间的视觉关系图Gcls={Vcls,Acls};根据构建的视觉关系图Gcls={Vcls,Acls},利用第一图卷积神经网络进行图信息传播,实现推理特征的学习,得到每个候选框的视觉推理特征;为定位任务构建第二图推理模块,通过第二图推理模块将S102得到的回归器的权重作为类别的位置语义信息,利用分类器输出的候选框的分类得分将类别的位置语义信息映射到候选框中,得到位置节点特征Vloc;根据得到的Vloc,利用图自编码器自适应地学习候选框之间的位置关系,得到位置节点邻接矩阵Aloc;根据得到的Vloc和Aloc,构建候选框之间的位置关系图Gloc={Vloc,Aloc};根据构建的位置关系图Gloc={Vloc,Aloc},利用第二图卷积神经网络进行图信息传播,实现推理特征的学习,得到每个候选框的位置推理特征;其中,第一图推理模块和第二图推理模块分别针对目标检测的分类和定位任务,并行学习各自任务的推理特征。4.根