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申请/专利权人：中国人民解放军93114部队

摘要：本发明公开一种航空遥感图像目标样本增广方法，包括以下步骤：仿真数据自动化采集系统构建、渲染仿真场景、仿真航空遥感图像生成、目标类别和坐标获取、射线检测、仿真样本集构建、风格迁移训练样本集构建、循环一致性生成对抗网络构建、迁移后的仿真样本集构建、仿真航空遥感图像训练、真实航空遥感图像目标检测。本发明通过游戏引擎GTAV生成大量仿真样本，再将仿真样本用于目标检测神经网络训练，解决了真实样本不足时航空遥感图像目标检测精度低的问题。

主权项：1.一种航空遥感图像目标样本增广方法，其特征在于：基于一仿真数据自动化采集系统，所述仿真数据自动化采集系统采用游戏引擎GTAV，基于.NETFramework4.8，使用C#进行开发构建，引入ScriptHookV和ScriptHookV.NET两个插件实现对GTAV原生接口的调用，然后利用接口获得仿真数据并保存；包括以下步骤：S1、渲染仿真场景：基于仿真数据自动化采集系统，自动加载模型和地图，渲染出航拍视角下的仿真场景；S2、仿真航空遥感图像生成：基于S1中得到的仿真场景，获取屏幕范围内的仿真航空遥感图像，并将获得的仿真航空遥感图像保存至指定文件夹；S3、目标类别和坐标获取，具体为：S31、获取屏幕范围内每个目标的类别、目标模型在三维世界中的坐标最大值和最小值；S32、根据目标模型在三维世界中的坐标最大值和最小值，构造出一个三维包围盒，再通过计算将三维包围盒的8个点全部转为二维图像的像素坐标，由此得到目标的矩形包围盒坐标；S4、射线检测：使用仿真数据自动化采集系统获取游戏世界内当前相机的位置，当相机与目标模型的连线被其他模型遮挡时，删除该目标模型，直至删除视线内被完全遮挡的全部目标模型；S5、仿真样本集构建：仿真数据自动化采集系统按照设定的时间间隔自动采集训练数据，训练数据包含一一对应的图像和标签，二者均以采集时刻的时间戳命名，最终获得仿真样本集；S6、风格迁移训练样本集构建：以S5中构建的仿真样本集作为源域数据，选取待检测的航空遥感图像真实样本作为目标域数据，构建风格迁移算法的训练样本集；S7、循环一致性生成对抗网络构建：引入生成对抗思想，同时学习源域到目标域和目标域到源域之间的映射关系，加入循环一致性损失，构建将仿真航空遥感图像风格迁移至真实航空遥感图像的循环一致性生成对抗网络；S8、迁移后的仿真样本集构建：通过S7中构建的循环一致生成对抗网络得到迁移后更加接近真实图像的仿真图像，再将S5中迁移前的仿真图像标签复制过来，得到可用于目标检测神经网络训练的迁移后的仿真样本集。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军93114部队 航空遥感图像目标样本增广方法和目标检测方法