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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

摘要：本发明提供一种目标检测系统及其检测方法，其中的目标检测方法包括以下步骤：S1、对原始空间图像进行交叉分块处理，得到含有数量不同的图像块的第一组空间图像和第二组空间图像；S2、将图像块输入至语义分割网络结构中逐一进行分割处理，将目标和背景分割开来；S3、分别对分割后的图像块进行整合，得到第一恢复图像和第二恢复图像；S4、对第一恢复图像和第二恢复图像进行边缘切割后，得到两幅相同分辨率的图像；S5、将两幅相同分辨率的图像进行掩码相加，得到最终图像。本发明使用卷积神经网络对目标粗轮廓特征与灰度值特征进行双重阈值检验，实现了低信噪比暗弱空间目标的有效检测，实现信噪比低于5的目标分割。

主权项：1.一种目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始空间图像进行交叉分块处理，将所述原始空间图像的分辨率分别调整至第一设定分辨率和第二设定分辨率后得到含有数量不同的图像块的第一组空间图像和第二组空间图像，且所述第一组空间图像的边界为所述第二组空间图像的中线；所述第一设定分辨率为2050*2050，将所述原始空间图像的分辨率调整至所述第一设定分辨率的过程为：在横纵两个方向上对所述原始空间图像进行补零处理，再分为100份205*205分辨率的小尺寸图像块，即得到所述第一组空间图像；所述第二设定分辨率为2255*2255，将原始空间图像的分辨率调整至第二设定分辨率的过程为：在横纵两个方向上对所述原始空间图像的边界进行补零处理，再分为121份205*205分辨率的小尺寸图像块，即得到所述第二组空间图像；S2、将所述第一组空间图像和所述第二组空间图像中的图像块逐一进行双线性插值的上采样操作后输入至语义分割网络结构中逐一进行分割处理，再对分割后的图像块进行池化操作；在所述池化操作结束后，对池化后的图像块输入至输出层的激活函数中，得到目标和背景分离的图像块；其中，所述语义分割网络结构由12层卷积层和3层池化层组成，且每层卷积层后设置有激活函数和BN层；除最后一层卷积层后设置的激活函数为sigmoid函数外，其余激活函数为线性整流函数；S3、分别对所述第一组空间图像和所述第二组空间图像中分割后的图像块进行整合，得到第一恢复图像和第二恢复图像；S4、对所述第一恢复图像和所述第二恢复图像进行边缘切割后，得到两幅相同分辨率的图像；S5、将所述两幅相同分辨率的图像进行掩码相加，得到最终图像。

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