基于中心点的遥感图像多方向舰船目标检测

作     者：张筱晗 姚力波 吕亚飞 韩鹏 李健伟 ZHANG Xiao-han;YAO Li-bo;L Ya-fei;HAN Peng;LI Jian-wei

作者机构：海军航空大学信息融合研究所山东烟台264000 海军91039部队北京102488 海军92877部队浙江舟山316000 

基　　金：国家自然科学基金(Nos.91538201 61790554 61971432 61531020) 

出 版 物：《光子学报》 (Acta Photonica Sinica)

年 卷 期：2020年第49卷第4期

页      码：205-213页

摘      要：针对目前基于深度学习的舰船目标斜框检测方法存在计算量大、效率低的问题,提出一种基于目标中心点的单阶段检测模型.由于舰船中心点不受舰船分布方向影响,模型主要思想是以目标中心点检测为基础,回归中心点处目标斜框的尺度和方向.首先设计特征提取网络,将卷积神经网络细节信息丰富的底层特征与语义信息丰富的高层特征融合起来形成特征图;然后将特征图输入到三个检测分支,分别预测目标中心点、中心点偏移值以及斜框的尺度与方向;设计组合损失函数对网络进行训练,并改进非极大值抑制算法以适应目标斜框检测的需要.在公开的SAR图像舰船目标检测数据集与光学遥感图像上进行了实验,实验结果表明,测试集平均准确率达0.906,检测精度与速度均优于其它检测模型,充分验证了所提算法的有效性.

主 题 词：目标检测 图像分析 深度学习 遥感图像 舰船目标 特征提取 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/gzxb20204904.0410005

馆 藏 号：203906994...