结合关键点与引导向量的旋转目标检测网络

作     者：佘浩东 赵良瑾 She Haodong;Zhao Liangjin

作者机构：中国科学院空天信息创新研究院北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院网络信息体系技术重点实验室北京100091 

基　　金：国家自然科学基金项目(62331027 62076241) 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2024年第29卷第2期

页      码：533-544页

摘      要：目的 目标检测是遥感智能解译中重要的研究方向之一,大多数目标检测算法难以实现密集排列的旋转目标的高精度检测。提出了一种基于关键点与引导向量预测的目标检测算法,实现高精度旋转目标检测的同时,还可对目标的朝向进行表征。方法 首先提出了一种新的旋转目标建模方式,将目标检测分解成中心点、头部顶点、引导向量以及目标宽度的参数回归以更贴合检测目标;其次设计旋转椭圆高斯核,能够更好地拟合遥感目标的形状,从而提升关键点的预测精度;最后通过预测中心点指向头部顶点的引导向量,完成同一个目标内中心点与头部顶点的匹配,从而生成一个精准的带方向的旋转矩形检测框。结果 在大长宽比舰船目标的HRSC(high-resolution ship collections)数据集上的实验结果表明,相比于其他主流的目标检测算法,本文算法获得了更好的检测结果,在VOC 2007(visual object classes)和VOC 2012的平均精度分别达到了90.78%和97.85%。在小长宽比飞机目标UCAS-AOD(UCAS-high resolution aerial object detection dataset)数据集上达到了98.81%的平均精度。实验结果表明了本文算法的可行性与有效性。结论 本文算法利用椭圆高斯核计算中心点与头部顶点,并设计引导向量对点匹配关系进行约束,实现了旋转目标的方向检测。

主 题 词：目标检测 深度学习 旋转椭圆高斯核 引导向量 方向检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11834/jig.230207

馆 藏 号：203125858...