基于神经网络的高分辨率快速目标检测方法

作     者：冯珂垚 饶鹏 陆福星 朱含露 FENG Ke-yao;RAO Peng;LU Fu-xing;ZHU Han-lu

作者机构：中国科学院大学北京100049 中国科学院上海技术物理研究所上海200083 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室上海200083 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2018年第26卷第22期

页      码：169-173页

摘      要：随着航天技术的发展,对快速、准确检测高分辨率遥感图像中各类目标的技术要求越来越迫切;近年来,人工智能技术发展迅速,卷积神经网络(CNN)得到广泛的研究和应用。针对目前航天技术的要求,提出一种基于Faster R-CNN网络的遥感图像快速目标检测方法,利用深度学习网络自主提取图像特征的优点,降低了人工提取特征不能充分描述图像信息的不足,解决了特征提取鲁棒性和智能化不足的问题。利用2 000张图片作为训练数据,实现了飞机目标95%、海面背景下舰船目标85%的检测准确率,相比于单词模型和DPM模型平均75%的准确率有明显提升。基于Faster R-CNN网络的目标检测时间达到0.7 s,相比于CNN网络模型25.8 s的目标检测时间,检测速度大幅提升。为深度学习方法在航天领域中遥感图像目标检测任务中的应用提供了研究基础。

主 题 词：目标检测 遥感图像 深度学习 FasterR-CNN 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.cnki.dzsjgc.2018.22.037

馆 藏 号：203395270...