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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种面向光谱数据的目标检测模型生成方法及目标检测方法，包括：根据高光谱图像生成伪彩色图像；对伪彩色图像进行目标标注生成标签信息；根据标签信息和高光谱图像生成高光谱目标检测数据集；构建高光谱目标检测神经网络；训练高光谱目标检测网络作为目标检测模型。本发明针对高光谱图像丰富的光谱特征信息和空间特征信息，提出了光谱‑空间两段式特征提取的高光谱目标检测神经网络，分别从光谱和空间两个方面来提取特征。光谱特征提取采用多尺度光谱注意力网络更有效地提取关键波段信息。空间特征采用空间增强的特征金字塔模块用于特征融合，为了进一步提升预测框定位精度设计了多重约束的预测框定位损失函数来提升检测精度。
主权项：1.一种面向光谱数据的目标检测模型生成方法，其特征在于，包括：针对已获取的每个高光谱图像，生成对应的伪彩色图像；对每个伪彩色图像中的目标的类别进行标注，生成对应的标签信息；根据所有高光谱图像和对应的标签信息，得到高光谱目标检测数据集；构建高光谱目标检测神经网络；所述高光谱目标检测神经网络包括：空谱特征提取模块、多尺度特征融合模块和检测后处理模块；所述空谱特征提取模块用于提取输入的高光谱图像的空间特征和光谱特征，输出不同尺度的特征图；所述多尺度特征融合模块用于对输入的高光谱图像的不同尺度的特征图进行双向特征融合，得到不同尺度的融合特征图；所述检测后处理模块用于根据输入的高光谱图像的不同尺度的融合特征图对目标的类别进行预测，输出预测类别；利用所述高光谱目标检测数据集对所述高光谱目标检测神经网络进行训练，得到训练完成的高光谱目标检测神经网络作为目标检测模型；其中，所述目标检测模型用于识别输入的高光谱图像中的目标的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种面向光谱数据的目标检测模型生成方法及目标检测方法
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