一种基于优化SSD算法的遥感图像目标检测方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于优化SSD算法的遥感图像目标检测方法及系统，首先将待检测遥感图像输入高效遥感图像目标特征提取网络进行关键特征提取，得到所需的特征图；然后将得到的特征图输入正反向迭代融合多尺度特征网络进行特征融合，生成新的特征图；最后利用基于聚类算法的锚框匹配网络，对图像中不同类别的目标根据融合生成的新的特征进行锚框的聚类匹配，使每个待检测目标得到最合适的锚框，作为目标检测结果；本发明将SSD算法中原始的体征提取网络VGG16进行优化，在网络中加入改进的RFB模块和高效注意力机制，提升网络的特征提取能力；将于聚类算法的锚框匹配网络融入到算法中，提升算法对锚框匹配目标的准确度，从而提高检测能力。

《一种基于优化SSD算法的遥感图像目标检测方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023103278323，当前法律状态为已下证，由湖北工业大学提出申请，发明人为钮焱;陆鹤灵;郑新科;李军，申请日期为2023-03-27，公开（公告）日期为2026-04-21，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/13 (2022.01)，高新资质：未报高企。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优化SSD算法的遥感图像目标检测方法及系统，首先将待检测遥感图像输入高效遥感图像目标特征提取网络进行关键特征提取，得到所需的特征图；然后将得到的特征图输入正反向迭代融合多尺度特征网络进行特征融合，生成新的特征图；最后利用基于聚类算法的锚框匹配网络，对图像中不同类别的目标根据融合生成的新的特征进行锚框的聚类匹配，使每个待检测目标得到最合适的锚框，作为目标检测结果；本发明将SSD算法中原始的体征提取网络VGG16进行优化，在网络中加入改进的RFB模块和高效注意力机制，提升网络的特征提取能力；将于聚类算法的锚框匹配网络融入到算法中，提升算法对锚框匹配目标的准确度，从而提高检测能力。

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