航空文献资源库

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一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法: 作者： 刘媛姚剑冯辰 来源： 测绘地理信息 年份： 2020 文献类型： 期刊 关键词： 高分辨率遥感影像直线概率图深度学习 飞机检测 显著性; 描述： 一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法

SAR图像飞机目标检测识别进展: 作者： 郭倩王海鹏徐丰 来源： 雷达学报 年份： 2020 文献类型： 期刊 关键词： 飞机识别合成孔径雷达散射信息深度学习 飞机检测; 描述： 目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标，其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程，分析了SAR图像中飞机目标的散射机制及面临的技术难点，阐述了SAR飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题，对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结，并讨论了各类方法的特点及存在的问题，展望了未来的发展趋势。该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键，并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法。

基于特征融合与软判决的遥感图像飞机检测: 作者： 朱明明许悦雷马时平李帅马红强 来源： 光学学报 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 区域卷积神经网络特征融合图像处理软判决 飞机检测; 描述： 提出了一种特征融合结合软判决的飞机检测方法。以区域卷积神经网络为基本框架,依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率,引入软判决来改进传统的非极大值抑制方法。实验结果表明,所提方法能够准确快速地检测到飞机,得到检测率为94.25%、虚警率为5.5%、平均运行时间为0.16 s的实验结果。与现有的其他检测方法相比,所提方法的各项指标均得到显著提升。

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。

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