本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于深度学习的遥感图像目标检测方法，包括：获取待检测的遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理；利用预设的多尺度特征提取网络，对预处理后的遥感图像进行多尺度特征提取，得到每个图像尺度对应的特征图像；利用预设的多尺度区域预测网络，分别对每个图像尺度对应的特征图像进行候选区域的预测，得到每个图像尺度对应的候选框标记图像；利用预设的多尺度信息融合网络，将各个图像尺度对应的候选框标记图像进行融合，得到预设图像尺度的检测结果图。通过上述方法，能够有效提高遥感图像目标检测的准确度。

一种基于深度学习的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理；利用预设的多尺度特征提取网络，对预处理后的遥感图像进行多尺度特征提取，得到每个图像尺度对应的特征图像；利用预设的多尺度区域预测网络，分别对每个图像尺度对应的特征图像进行候选区域的预测，得到每个图像尺度对应的候选框标记图像；利用预设的多尺度信息融合网络，将各个图像尺度对应的候选框标记图像进行融合，得到预设图像尺度的检测结果图。

随着计算机技术的发展和视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术进行目标检测越来越热门。遥感图像的目标检测技术是随着遥感技术的发展而兴起的一项新的技术，因其作用距离远、覆盖范围广、执行效率高等优点，使其具有重要的军事意义和民用价值。但是在复杂背景(如遮挡条件)下，现有的遥感图像目标检测方法的检测精度较低，限制了遥感图像的目标检测技术的应用范围。

河北师范大学是一所具有百年历史和光荣传统的省属重点大学。学校起源于1902年创建于北京的顺天府学堂和1906年创建于天津的北洋女师范学堂。1996年6月，原河北师范大学、河北师范学院与创建于1952年的河北教育学院、创建于1984年的河北职业技术师范学院合并，组建成新的河北师范大学。校友中有老一代革命家邓颖超、刘清扬、郭隆真、杨秀峰、康世恩、荣高棠等，有学界名人梁漱溟、张申府、汤用彤等，有中科院院士严陆光、郝柏林等，也有许绍发、蔡振华等一批体育界精英。新中国成立以来，学校共为国家培养了20余万名专业人才。 学校新校区占地1829亩，馆藏图书340.64万册。学校现有在职教职工2856名，其中专任教师1577人，教授405人，副教授994人，中国科学院院士1人，省级以上各类优秀专家106人，博士研究生导师108人，硕士研究生导师578人。在校本、专科生36371人，研究生4191人，成人教育学生14760人。

本发明实施例通过获取待检测的遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理；利用预设的多尺度特征提取网络，对预处理后的遥感图像进行多尺度特征提取，得到每个图像尺度对应的特征图像，以此获得多个尺度的特征图像，尤其是小尺度的特征图像，进而增强小目标的表征能力；利用预设的多尺度区域预测网络，分别对每个图像尺度对应的特征图像进行候选区域的预测，得到每个图像尺度对应的候选框标记图像；然后利用预设的多尺度信息融合网络，将各个图像尺度对应的候选框标记图像进行融合，得到预设图像尺度的检测结果图。通过上述方法，利用多尺度的特征信息进行目标检测，并将各尺度下的检测结果进行融合，既增强了小目标的特征，又考虑到了目标和背景的关联信息，以此提升了在复杂背景下目标的检测精度。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接次项目