一种基于渐进特征平滑和尺度适应性膨胀卷积的遥感图像目标检测方法

本发明公开了一种基于渐进特征平滑和尺度适应性膨胀卷积的遥感图像目标检测方法，适用于遥感图像目标检测技术领域。所述方法包括：1、获取高分辨率的光学遥感图像数据集；2、将数据集划分为三个不同的子集，包括训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理；3、建立遥感图像目标检测模型，并在训练过程中使用随机梯度下降算法；4、构建损失函数，其中模型的定位损失采用SIoU损失函数，以加快模型的收敛速度；5、利用模型的最佳参数，将训练集的遥感图像输入到检测模型中进行训练；6、将测试集的图像输入到最优的检测模型中，得到相应的检测结果。本发明适应于遥感场景下的多类别多尺度目标检测任务，能够提高目标检测的精度，并有效地减少漏检率。

《一种基于渐进特征平滑和尺度适应性膨胀卷积的遥感图像目标检测方法》是一发明专利，专利号为 2023117659551，当前法律状态为已下证，由石家庄铁道大学提出申请，发明人为张云佐;刘婷;于璞泽;王双双;杨月辉;甄嘉闻，申请日期为2023-12-21，公开（公告）日期为2024-05-24，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/13 (2022.01)，所属技术领域包括：遥感信息处理技术、计算机视觉目标检测、用于地理空间信息（GIS）、卫星遥感数据、智慧城市与自然资源监测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于渐进特征平滑和尺度适应性膨胀卷积的遥感图像目标检测方法，适用于遥感图像目标检测技术领域。所述方法包括：1、获取高分辨率的光学遥感图像数据集；2、将数据集划分为三个不同的子集，包括训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理；3、建立遥感图像目标检测模型，并在训练过程中使用随机梯度下降算法；4、构建损失函数，其中模型的定位损失采用SIoU损失函数，以加快模型的收敛速度；5、利用模型的最佳参数，将训练集的遥感图像输入到检测模型中进行训练；6、将测试集的图像输入到最优的检测模型中，得到相应的检测结果。本发明适应于遥感场景下的多类别多尺度目标检测任务，能够提高目标检测的精度，并有效地减少漏检率。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！