基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

作者： 晁安娜   刘坤   来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  

描述： 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。

基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

作者： 杜泽星   殷进勇   杨建   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   图像处理   目标检测   半监督学习   生成式对抗网络  

描述： 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测

作者： 李文斌   何冉   来源： 计算机工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   目标检测   密度聚类   像素级标签  

描述： 。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。

基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测

作者： 李文斌   何冉   来源： 计算机工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   目标检测   密度聚类   像素级标签  

描述： 。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。

航空遥感影像中的轻量级小目标检测

作者： 薛雅丽   孙瑜   马瀚融   来源： 电光与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 小目标   遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测  

描述： 单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础，针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难，提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络，为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数，加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进，加快网络收敛速度，使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验，结果表明，该方法具有更好的检测精度与检测速度。

一种基于级联神经网络的飞机检测方法

作者： 王晓林   苏松志   刘晓颖   蔡国榕   李绍滋   来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备   遥感图像   级联   卷积神经网络   两阶段   深度学习   飞机检测   由粗到细  

描述： 由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到细的策略,通过级联两个网络的方式减少计算开销。为了评估方法的有效性,我们建立了一个针对飞机检测的遥感数据集。实验结果表明,该方法超越了VGG16等复杂的主干网络,达到了接近主流检测方法的性能表现,同时显著降低了参数量并使检测速度提高了2倍以上。

基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法

作者： 杜泽星   殷进勇   杨建   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   目标检测   半监督学习   生成式对抗网络  

描述： 针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测目标的边缘特征信息和深层语义特征。通过结合两种粒度的生成式对抗网络的判别器网络模型,设计了目标检测网络模型。实验结果表明,本文所设计的这种半监督学习训练方法有着更快的收敛速度,并且在训练时需要的标记样本更少。

基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法

作者： 李文斌   何冉   来源： 计算机工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： FCN   遥感图像   CNN   目标检测   像素级标签  

描述： 进行抑制；使用图像级标签代替目标级标签进行CNN训练、以及使用图像的CNN底层特征图制作像素级标签来训练FCN。实验表明，本模型获得了95.78%的准确率、98.98%的召回率、0.9735的F1分数，具有优异的检测性能和良好的泛化能力。