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- 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。
- 一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
- 作者： 甘文祥 张远谊 李欣园 来源： 地理空间信息 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 建筑物检测 CNN 轻量化网络 航空影像 深度可分离卷积
- 描述： 以卷积神经网络为代表的深度学习方法大幅提高了遥感影像建筑物自动检测精度，但由于建筑物复杂多样，为了提取区分能力更强的图像特征，现有卷积神经网络方法往往倾向于构建层次复杂、参数庞大的深度模型。这使得模型的存储和内存开销都较高、检测速率也容易受到影响，一定程度上造成在移动设备平台或灾害应急等场合的应用受限。针对此问题，提出一种用于航空影像建筑物检测的轻量化卷积神经网络建模方法，采用深度可分离卷积方法对复杂网络进行简化，大幅减少了计算量，并较好地维持了原有精度。实验表明新方法相比改进前，在计算量和参数量分别减少86%和87%、训练时间缩短10%的情况下，建筑物检测的精度仅降低3%。
- 光学遥感图像飞机目标识别算法
- 作者： 胡楠 李润生 王载武 来源： 影像技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 R CNN 飞机识别 深度学习 Faster
- 描述： 光学遥感图像中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学遥感图像进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学遥感图像中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。
- 基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法
- 作者： 李广帅 苏娟 李义红 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R CNN 上下文信息 Align 浅层特征增强 Faster 飞机检测 ROI
- 描述： 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像分析领域，飞机目标作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset)，以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明，相比原始的Faster R-CNN算法，本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。