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基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取
被引量:
5
1
作者
江志军
张舒豪
肖进胜
《中国空间科学技术》
CSCD
北大核心
2021年第4期127-133,共7页
卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet5...
卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了4.1%、2.5%、2.4%。基于高分二号卫星(GF-2)真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。
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关键词
深度学习
遥感影像
目标检测
特征
融合
特征
感知
模块
DOTA数据集
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职称材料
题名
基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取
被引量:
5
1
作者
江志军
张舒豪
肖进胜
机构
钱学森空间技术实验室
中国航天科技集团有限公司航天系统发展研究中心
武汉大学电子信息学院
出处
《中国空间科学技术》
CSCD
北大核心
2021年第4期127-133,共7页
基金
国家自然科学基金(61471272)
中国航天科技集团有限公司科技创新研发项目。
文摘
卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了4.1%、2.5%、2.4%。基于高分二号卫星(GF-2)真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。
关键词
深度学习
遥感影像
目标检测
特征
融合
特征
感知
模块
DOTA数据集
Keywords
deep learning
remote sensing imagery
object detection
feature fusion
feature perception module
DOTA dataset
分类号
TP721.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取
江志军
张舒豪
肖进胜
《中国空间科学技术》
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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