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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提出一种全色图像和多光谱图像特征融合方法，包括构建融合检测一体化网络、融合检测一体化网络的应用、制作数据集和融合检测一体化网络的评估四个步骤，本发明基于R3det网络，构建一个端到端的融合检测集成网络，并通过空间注意力特征融合模块和上下文增强模块进行增强，接着采用带有残差结构的Resnet50作为骨干网，并利用残差连通性来提高特征的准确性，从而在全色图像和多光谱图像一起送入网络后，通过通道空间注意力特征融合模块将两者所具有的不同波段的信息进行充分的融合，避免预处理的同时提升了检测效果，同时通过上下文增强模块，将多尺度扩张卷积的特征从上而下的注入到特征金字塔网络中，补充上下文信息。
主权项：1.一种全色图像和多光谱图像特征融合方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、构建融合检测一体化网络构建融合检测集成网络，并在融合检测集成网络中通过空间注意力特征融合模块和上下文增强模块进行增强，接着采用带有残差结构的Resnet50作为骨干网，并利用残差连通性来提高特征的准确性；步骤二、融合检测一体化网络的应用利用步骤一构建的融合检测集成网络，输入全色图像和多光谱图像，输出融合后的图像；步骤三、制作数据集基于飞机和船舶进行目标检测，构建用于飞机和船舶检测的遥感图像检测数据集，该遥感图像检测数据集中包含的图像数据均来源于同一卫星；步骤四、融合检测一体化网络的评估选取遥感图像目标检测公共数据集DOTA作为对照组，并以平均精度和召回率作为评估指标，对步骤一中构建的融合检测集成网络进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种全色图像和多光谱图像特征融合方法
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