遥感图像的小样本目标检测方法、电子设备和存储介质

本公开涉及遥感图像处理领域，尤其涉及一种遥感图像的小样本目标检测方法、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、随着卫星遥感等对地观测技术的不断发展，可获取的遥感图像数量和质量有所提高。

2、但是在实现本公开发明构思的过程中，发明人发现在利用传统的检测网络对目标进行检测的情况下，对于遥感场景特有的分布较为稀疏的目标和小样本量目标，存在检测精度难以满足需求的问题，且对整张图像检测会过分浪费计算机资源，检测效率较低。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了遥感图像的小样本目标检测方法和电子设备。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种遥感图像的小样本目标检测方法，包括：对遥感图像进行切片处理，得到多个切片遥感图像，其中，遥感图像包括目标对象；利用经训练的第一特征处理模块处理多个切片遥感图像，得到与目标对象对应的第一中间对象区域特征图；利用经训练的第二特征处理模块对第一中间对象区域特征图进行稀疏卷积，得到与目标对象对应的对象区域特征图，其中，对象区域特征图的分辨率满足第一预设条件；对对象区域特征图进行目标检测，得到与目标对象对应的检测结果。

3、根据本公开的实施例，利用经训练的第二特征处理模块对第一中间对象区域特征图进行稀疏卷积，得到与目标对象对应的对象区域特征图，包括重复执行以下操作，直至对象区域特征图的分辨率满足第一预设条件：在第一中间对象区域特征图的分辨率不满足第一预设条件的情况下，利用经训练的第二特征处理模块处理第一中间对象区域特征图，得到新的第一中间对象区域特征图；确定新的第一中间对象区域特征图的分辨率。

4、根据本公开的实施例，利用经训练的第二特征处理模块处理第一中间对象区域特征图，得到新的第一中间对象区域特征图，包括：从第一中间对象区域特征图中预测目标对象区域；提高第一中间对象区域特征图的分辨率，得到第二中间对象区域特征图；根据目标对象区域，对第二中间对象区域特征图进行稀疏卷积，得到新的第一中间对象区域特征图。

5、根据本公开的实施例，经训练的第一特征处理模块包括经训练的特征提取单元、特征聚合单元和特征重加权单元；利用经训练的第一特征处理模块处理多个切片遥感图像，得到与目标对象对应的第一中间对象区域特征图，包括：利用特征提取单元处理多个切片遥感图像，得到与多个切片遥感图像各自对应的多个第一遥感图像特征图，其中，与切片遥感图像对应的多个第一遥感图像特征图的分辨率彼此不同；利用特征聚合单元处理与多个切片遥感图像各自对应的多个第一遥感图像特征图，得到与多个切片遥感图像各自对应的多个第二遥感图像特征图，其中，与切片遥感图像对应的多个第二遥感图像特征图的分辨率彼此不同；利用特征重加权单元处理与多个切片遥感图像各自对应的多个第二遥感图像特征图，得到与多个切片遥感图像各自对应的多个第三遥感图像特征图，其中，与切片遥感图像对应的多个第三遥感图像特征图的分辨率彼此不同；根据与多个切片遥感图像各自对应的多个第三遥感图像特征图，得到与目标对象对应的第一中间对象区域特征图。

6、根据本公开的实施例，第一遥感图像特征图中包括多个对象区域特征；利用特征聚合单元处理与多个切片遥感图像各自对应的多个第一遥感图像特征图，包括：针对与多个切片遥感图像各自对应的多个第一遥感图像特征图中的第一遥感图像特征图，针对多个对象特征中的对象特征，确定对象特征与多个对象区域特征各自之间的相似度，得到与对象特征对应的多个相似度，其中，对象特征与遥感图像中的目标对象对应；根据与对象特征对应的多个相似度和对象特征，得到与对象特征对应的聚合对象特征；根据与多个对象特征各自对应的聚合对象特征，得到与第一遥感图像特征图对应的聚合对象特征图；利用与第一遥感图像特征图对应的聚合对象特征图处理第一遥感图像特征图，得到与第一遥感图像特征图对应的第二遥感图像特征图。

7、根据本公开的实施例，对遥感图像进行切片处理，得到多个切片遥感图像，包括：利用滑窗切片方法处理遥感图像，得到多个中间切片遥感图像；利用归一化方法处理多个中间切片遥感图像，得到所多个切片遥感图像。

8、根据本公开的实施例，经训练的第一特征处理模块和经训练的第二特征处理模块是通过如下方式训练得到的：根据样本遥感图像和第二预设条件，构建第一样本集和第二样本集，其中，第二预设条件是根据样本遥感图像中样本对象的类别确定的；利用第一样本集训练第一特征处理模块和第二特征处理模块，得到中间第一特征处理模块和中间第二特征处理模块；利用第三样本集训练中间第一特征处理模块和中间第二特征处理模块，得到经训练的第一特征处理模块和经训练的第二特征处理模块，其中，第三样本集是基于第一样本集和第二样本集得到的。

9、根据本公开的实施例，利用第一样本集训练第一特征处理模块和第二特征处理模块，得到中间第一特征处理模块和中间第二特征处理模块，包括：根据第一样本集，得到与第一样本集对应的支撑集和查询集，其中，支撑集用于训练第一特征处理模块和第二特征处理模块，查询集用于检验中间第一特征处理模块和中间第二特征处理模块的训练效果；利用支撑集和查询集训练第一特征处理模块和第二特征处理模块，得到中间第一特征处理模块和中间第二特征处理模块。

10、本公开的第二方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。

11、本公开的第三方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。

12、通过对遥感图像进行切片处理，再利用经训练的第一特征处理模块处理多个切片遥感图像，得到与目标对象对应的中间对象区域特征图，可以仅对对象区域进行检测，提高了检测的准确度，再利用经训练的第二特征处理模块，调整第一中间对象区域特征图的分辨率并进行稀疏卷积，来得到分辨率满足需求的对象区域特征图，降低了计算量，节省了计算机资源，提高了对遥感图像的检测效率。

技术特征：

1.一种遥感图像的小样本目标检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用经训练的第二特征处理模块对所述第一中间对象区域特征图进行稀疏卷积，得到与所述目标对象对应的对象区域特征图，包括重复执行以下操作，直至所述对象区域特征图的分辨率满足所述第一预设条件：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用所述经训练的第二特征处理模块处理所述第一中间对象区域特征图，得到新的第一中间对象区域特征图，包括：

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其中，所述经训练的第一特征处理模块包括经训练的特征提取单元、特征聚合单元和特征重加权单元；

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一遥感图像特征图中包括多个对象区域特征；

6.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其中，所述对遥感图像进行切片处理，得到多个切片遥感图像，包括：

7.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其中，所述经训练的第一特征处理模块和所述经训练的第二特征处理模块是通过如下方式训练得到的：

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述利用所述第一样本集训练第一特征处理模块和第二特征处理模块，得到中间第一特征处理模块和中间第二特征处理模块，包括：

9.一种电子设备，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种遥感图像的小样本目标检测方法、电子设备及存储介质，可以应用于遥感图像处理领域。该方法包括：对遥感图像进行切片处理，得到多个切片遥感图像，其中，遥感图像包括目标对象；利用经训练的第一特征处理模块处理多个切片遥感图像，得到与目标对象对应的第一中间对象区域特征图；利用经训练的第二特征处理模块对第一中间对象区域特征图进行稀疏卷积，得到与目标对象对应的对象区域特征图，其中，对象区域特征图的分辨率满足第一预设条件；对对象区域特征图进行目标检测，得到与目标对象对应的检测结果。

技术研发人员：尹文昕,任立博,阮航,刁文辉,吴有明
受保护的技术使用者：中国科学院空天信息创新研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16