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- 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。
- 遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法
- 作者： 郭琳 秦世引 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割 深度神经网络 深度学习 飞机目标检测 大幅面遥感图像
- 描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。