光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将

基于改进YOLOX的机场场面飞机目标检测

作者： 赵元棣     罗琳璐   来源： 计算机仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   机场场面   飞机目标检测  

描述： 机场场面飞机实时监控是远程塔台系统的基础。为实现对机场场面飞机目标快速而准确的检测，提出一种基于YOLOX融合注意力机制的机场场面飞机目标检测方法。在加强特征提取网络中引入卷积块注意力模块，增大对

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中

基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法

作者： 钟聃     李铁虎     李诚   来源： 光子学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   机场场面   迁移学习   特征金字塔网络   飞机目标检测  

描述： 提出了一种改进的深度学习模型，旨在解决检测问题。首先基于迁移学习，微调预训练模型，提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次，融入调整模块以增加深层特征图的感受野，提升模型的鲁棒性。引入特征金字塔网络，融合不同尺度的特征信息，进一步增强多尺度特征提取能力。最后，优化了检测头，融合轻量化的分类和回归并行分支，平衡了目标检测的准确性和实时性。构建了易于拓展的Aeroplane数据集，并对所提方法进行了实验验证。结果表明，所提模型在单架飞机、相互遮挡的飞机和小飞机的检测中平均精度分别提高了4.9%、4.0%和4.4%。所提方法在不同环境下表现优于其他经典方法，包括各类遮挡和夜间、雾天等复杂场景，具有良好的场景鲁棒性。