一种基于East算法的小目标图像检测方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入待检测图像，建立目标检测网络；所述目标检测网络包括特征提取层、特征融合层和输出层，在所述特征提取层中基于fpn构建特征金字塔；在所述特征融合层中，融合后的特征图输入双向门控循环单位进行前向传播；(2)优化损失函数，更新网络参数；(3)输出目标检测结果。2.根据权利要求1所述的基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，步骤(1)中基于fpn对pvanet网络进行浅层特征提取和深层特征提取，提取四个层次的特征图构建多尺度特征金字塔。3.根据权利要求2所述的基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，所述浅层特征提取采用3层3*3维度的卷积核进行卷积。4.根据权利要求2所述的基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，所述深层特征提取过程中利用inceptionv1模块分解卷积核，采用1*3和3*1维度的卷积核进行卷积。5.根据权利要求1所述的基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，步骤(2)中损失函数包括分数图损失和几何图损失，分数图损失采用焦点损失函数。6.根据权利要求1所述的基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，步骤(1)中特征图融合的方法为：对特征图进行上采样并沿通道轴与上一层特征图级联，采用1*1维度和3*3维度的卷积块进行信息融合。7.根据权利要求1所述的基于east算法的小目标图像检测方法，其特征在于，步骤(3)中将融合后的特征图输入lnms模块依次进行加权合并，将目标用若干个矩形框标注，逐个将当前矩形帧与下一个合并矩形的最大矩形帧合并，删除交并比大于阈值的矩形框，选择置信度得分最高的矩形框作为目标检测结果输出。8.一种基于east算法的小目标图像检测系统，其特征在于，包括：输入层，用于输入待检测图像；特征提取层，用于结合fpn网格构建多尺度特征金字塔；特征融合层，用于进行特征融合并将融合后的特征图输入双向门控循环单位，同时输出向前和向后状态的信息；输出层，用于输出目标检测结果。

技术总结
本发明公开了一种基于East算法的小目标图像检测方法及系统，所述方法首先建立目标检测网络，所述目标检测网络包括特征提取层、特征融合层和输出层，在所述特征提取层中基于FPN构建特征金字塔；在所述特征融合层中，融合后的特征图输入门控循环单位进行参数更新；最后通过损失函数优化网络参数，输出目标检测结果；本发明使用EAST算法进行小目标图像检测，同时引入了FPN网络以提取更多特征信息，引入双向GRU单元优化参数更新和泛化上的性能，提升目标检测的速度和精度。升目标检测的速度和精度。升目标检测的速度和精度。


技术研发人员：马国军 仲重光 张博文 徐洋洋 夏健
受保护的技术使用者：江苏科技大学
技术研发日：2021.11.29
技术公布日：2022/1/28