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申请/专利权人：耕宇牧星(北京)空间科技有限公司

摘要：本发明公开了基于局部全局特征互补感知模块的遥感图像目标检测方法，包括：将目标区域的遥感图像输入至训练好的目标检测模型中；通过骨干网络对遥感图像提取多张深层特征图；该骨干网络基于局部‑全局特征感知模块优化特征提取网络构建而成；通过特征融合网络对多张深层特征图进行融合处理，获得遥感图像中潜在对象的多尺度融合特征图；通过检测头对多尺度融合特征图进行解耦处理，输出遥感图像中潜在对象的位置及类别。该方法通过局部‑全局特征感知模块优化特征提取网络，实现在特征提取阶段充分挖掘特征信息中潜在的局部纹理特征以及全局语义特征，有效解决了当前的目标检测方法的多尺度特征提取能力不足的问题，提高了目标检测精度。

主权项：1.基于局部全局特征互补感知模块的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：将目标区域的遥感图像输入至训练好的目标检测模型中；所述目标检测模型由骨干网络、特征融合网络和检测头组成；通过所述骨干网络对所述遥感图像进行深层特征提取，获得多张深层特征图；所述骨干网络基于局部-全局特征感知模块优化特征提取网络构建而成；通过所述特征融合网络，对所述多张深层特征图进行融合处理，获得所述遥感图像中潜在对象的多尺度融合特征图；通过所述检测头，对所述多尺度融合特征图进行解耦处理，输出所述遥感图像中潜在对象的位置及类别；所述局部-全局特征感知模块优化特征提取网络由多个第一基础卷积模块和多个局部-全局特征互补感知模块堆叠而成；通过所述多个第一基础卷积模块对输入的所述遥感图像进行深层特征提取，获得多张初始特征图；通过所述多个局部-全局特征互补感知模块对所述多张初始特征图进一步进行特征提取，获得多张深层特征图；每个所述局部-全局特征互补感知模块包括局部特征感知模块和全局特征感知模块；通过所述局部特征感知模块对所述初始特征图进行局部特征提取，获得局部特征图；通过所述全局特征感知模块基于所述局部特征图进行全局特征提取，获得深层特征图；所述全局特征感知模块的实现步骤包括：通过第三归一化模块对所述局部特征图进行标准化处理，获得标准特征图；通过第二多层感知机模块对所述标准特征图进行特征提取，获得第二输出特征图；分别通过7×7卷积模块、13×13卷积模块和自注意力模块，对所述第二输出特征图进行特征提取，获得对应的第一卷积特征图、第二卷积特征图和自注意特征图；通过第一特征拼接模块对所述第一卷积特征图和所述第二卷积特征图进行拼接处理，获得拼接特征图；通过第四归一化模块对所述拼接特征图进行标准化计算，并通过第三激活函数引入非线性信息，获得第二归一化特征图；通过第二全连接层模块对所述第二归一化特征图的维度进行调整；通过第五归一化模块对所述自注意特征图进行标准化计算，并通过第四激活函数引入非线性信息，获得第三归一化特征图；通过第二特征重塑模块对维度调整后的第二归一化特征图、所述第三归一化特征图以及所述标准特征图进行相加融合，输出深层特征图。

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