一种基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法
技术特征:
1.一种基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,包括以下具体步骤:
2.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,所述对遥感图像进行预处理,具体步骤包括:
3.根据权利要求2所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,所述构建增强型超分辨率生成对抗网络对低分辨率的遥感图像进行超分辨率处理,具体步骤包括:
4.根据权利要求3所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,所述对生成器和判别器进行对抗训练,具体步骤包括:
5.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,所述得到每个模态的多层特征图,具体步骤包括:
6.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,所述基于每个模态的多层特征图生成多尺度特征图,具体步骤包括:
7.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,所述对多尺度特征图进行特征编码和多模态特征融合,具体步骤包括:
8.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,构建分类子网络,具体步骤包括:
9.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,构建回归子网络,具体步骤包括:
10.根据权利要求1所述的基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,其特征在于,在对车辆目标及其类别进行检测前,还包括对检测模型进行优化:
技术总结
本发明公开了一种基于超分辨率和多模态融合的遥感图像车辆检测方法,通过构建增强型超分辨率生成对抗网络对低分辨率的遥感图像进行超分辨率处理,生成高分辨率图像;构建多层混合Transformer编码器从高分辨率图像中提取特征,得到每个模态的多层特征图,从而生成多尺度特征图;对多尺度特征图进行特征编码和多模态特征融合,得到融合特征图;基于RetinaNet算法构建分类子网络和回归子网络,生成检测模型;将融合特征图输入检测模型,对每个锚点的车辆目标及其类别进行检测;通过引入超分辨率生成对低分辨率遥感图像的精细化处理,结合不同模态图像的优点来生成更清晰的目标特征,提高了遥感图像车辆目标检测的准确性。
技术研发人员:易刘杨,雒江涛,冉泳屹,赵江同,李俊
受保护的技术使用者:重庆邮电大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/21
文档序号 :
【 40071880 】
技术研发人员:易刘杨,雒江涛,冉泳屹,赵江同,李俊
技术所有人:重庆邮电大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:易刘杨,雒江涛,冉泳屹,赵江同,李俊
技术所有人:重庆邮电大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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