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- 结合显著图和深度学习的遥感影像飞机目标识别
- 作者： 刘相云 龚志辉 金飞 杨光 范炜康 来源： 测绘通报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 显著图 多特征融合 飞机目标识别 深度置信网络
- 描述： 为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标,提出了一种结合显著图和深度置信网络(DBN)的飞机目标识别算法。本文首先使用HC(直方图对比度)算法提取遥感影像中的显著目标;然后通过定位连通区域确定候选目标的位置;随后提取候选目标的颜色矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征和边缘方向直方图;最后将归一化后的多特征融合数据应用到深度置信网络进行目标识别。试验结果表明,本文算法的检测率为98.46%,虚警率为5.20%。算法从多种底层图像特征出发,有效克服了单一特征描述能力不足的问题,提高了飞机目标识别能力及抗干扰能力。
- 多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测
- 作者： 徐俊峰 张保明 余东行 林雨准 郭海涛 来源： 遥感学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 多特征融合 变化检测 飞机目标 遥感 多元变化检测
- 描述： 为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。