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1.
光学遥感图像舰船目标检测与识别综述   总被引:9,自引:0,他引:9  
王彦情  马雷  田原 《自动化学报》2011,37(9):1029-1039
遥感图像舰船目标自动检测与识别是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题, 其核心任务是判断遥感图像中是否存在舰船目标,并对其进行检测、分类与精确定位, 它在海面交通监控、船只搜救、渔业管理和海域态势感知等领域具有广阔的应用前景. 本文主要围绕光学卫星遥感图像中的舰船目标自动检测与识别, 分析舰船目标检测与识别面临的难点问题, 综述当前光学遥感图像舰船检测与识别的主要处理方法, 在此基础上指出研究中尚存在的问题并展望未来的发展趋势.  相似文献   

2.
高分辨率遥感图像舰船目标检测是遥感图像理解任务中的热点研究问题.由于遥感图像中舰船目标存在成像视角单一、目标分布密集和目标尺度变化大等特点,直接将自然场景目标检测方法应用于遥感图像舰船检测任务中,并不能获得满意的效果.此外,自然场景目标检测任务中常用的水平矩形框对细长型舰船目标的定位精确度无法满足实际应用需求.因此,提出了基于旋转矩形区域的遥感舰船目标检测算法.首先,采用旋转矩形框完成舰船目标的定位.其次,提出兴趣区域特征金字塔池化模块,融合兴趣区域的多尺度池化特征以处理目标尺度变化较大的问题.最后,设计定位准确度预测分支,利用定位准确度预测值指导非极大值抑制算法,从而优化后处理的结果.在遥感舰船公开数据集HRSC2016上,通过3个级别任务(分别为单类、4类和19类舰船检测识别)上的实验结果验证了算法的有效性.  相似文献   

3.
遥感图像中各类舰船小目标检测存在检测难度大、检测精确度低等问题,因此提出一种基于改进YOLOv3-Tiny的遥感舰船小目标检测方法。先对训练数据进行Mosaic数据增强,丰富小尺度样本数据集,解决遥感图像小目标检测泛化能力低的问题,再在特征提取网络中加入混合域注意力机制CBAM,强化小目标的特征提取,提高对遥感舰船小目标的检测能力。实验结果表明,改进后的方法能够更加准确、快速地对遥感舰船小目标进行检测,显著提高了检测的准确率和召回率。  相似文献   

4.
目的 遥感图像中的舰船目标细粒度检测与识别在港口海域监视以及情报搜集等应用中有很高的实际应用价值,但遥感图像中不同种类的舰船目标整体颜色、形状与纹理特征相近,分辨力不足,导致舰船细粒度识别困难。针对该问题,提出了一种端到端的基于关键子区域特征的舰船细粒度检测与识别方法。方法 为了获得更适于目标细粒度识别的特征,提出多层次特征融合识别网络,按照整体、局部子区域两个层次从检测网络得到的候选目标区域中提取特征。然后结合候选目标中所有子区域的信息计算每个子区域的判别性显著度,对含有判别性组件的关键子区域进行挖掘。最后基于判别性显著度将子区域特征与整体特征进行自适应融合,形成表征能力更强的特征,对舰船目标进行细粒度识别。整个检测与识别网络采用端到端一体化设计,所有候选目标特征提取过程只需要经过一次骨干网络的计算,提高了计算效率。结果 在公开的带有细粒度类别标签的HRSC2016(high resolution ship collection)数据集L3任务上,本文方法平均准确率为77.3%,相较于不采用多层次特征融合识别网络提升了6.3%;在自建的包含45类舰船目标的FGSAID(fine-gr...  相似文献   

5.
舰船作为海洋信息感知中的重要目标,其检测在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义.海洋遥感图像受云雾、风浪、海杂波和光照等干扰使得舰船检测具有挑战性.根据可见光遥感图像舰船目标检测特点提出粗检测和细鉴别相结合的技术路线.先基于视觉显著性的谱残差法对图像进行增强以提取目标候选区域,后根据舰船与干扰因素差异采用舰船方向梯度直方图特征对目标候选区域进行鉴别,提取真正的舰船目标.实验结果表明,上述算法舰船检测率高,对光照、海杂波干扰具有一定程度的鲁棒性,且能有效剔除碎云岛屿等干扰物,显著降低虚警率.  相似文献   

6.
遥感图像中舰船朝向不确定性,舰船种类的多样性以及和其他海上及港口物体之间的相似性,使舰船检测的性能下降严重。针对这一问题,使用一种简单且有效的方法来训练有旋转不变性和Fisher判别的Mask R-CNN舰船检测模型,通过优化模型的目标函数以提高舰船检测性能,在保持原有检测模型结构不变的基础上引入两个正则化器,第一个正则化器加强训练样本旋转之前和之后的特征联系,第二个正则化器限制卷积神经网络有小的类内散度和大的类间散度。实验中,在Kaggle遥感图像船只检测数据集上验证了所提出的方法提高了检测遥感图像中舰船目标的性能。  相似文献   

7.
目的 基于光学遥感图像的舰船目标识别研究广受关注,但是目前公开的光学遥感图像舰船目标识别数据集存在规模小、目标类别少等问题,难以训练出具有较高舰船识别精度的深度学习模型。为此,本文面向基于深度学习的舰船目标精细识别任务研究需求,搜集公开的包含舰船目标的高分辨率谷歌地球和GF-2卫星水面场景遥感图像,构建了一个高分辨率光学遥感图像舰船目标精细识别数据集(fine-grained ship collection-23,FGSC-23)。方法 将图像中的舰船目标裁剪出来,制作舰船样本切片,人工对目标类别进行标注,并在每个切片中增加舰船长宽比和分布方向两类属性标签,最终形成包含23个类别、4 052个实例的舰船目标识别数据集。结果 按1:4比例将数据集中各类别图像随机划分为测试集和训练集,并展开验证实验。实验结果表明,在通用识别模型识别效果验证中,VGG16(Visual Geometry Group 16-layer net)、ResNet50、Inception-v3、DenseNet121、MobileNet和Xception等经典卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的整体测试精度分别为79.88%、81.33%、83.88%、84.00%、84.24%和87.76%;在舰船目标精细识别的模型效果验证中,以VGG16和ResNet50模型为基准网络,改进模型在测试集上的整体测试精度分别为93.58%和93.09%。结论 构建的FGSC-23数据集能够满足舰船目标识别算法的验证任务。  相似文献   

8.
刘坤  于晟焘 《控制与决策》2021,36(3):661-668
海上舰船目标识别对于海运交通、海上目标跟踪、军事侦察等都有着重要作用,然而海面气象复杂、光照不均、云雾遮挡等自然现象易导致遥感图像中舰船目标识别率低、鲁棒性差等问题.针对云雾遮挡问题,提出一种改进InceptionV3网络模型InceptionV3-FC的舰船目标识别算法.首先, InceptionV3-FC通过引入一层全连接层用来学习新的目标函数,用该目标函数对清晰样本和遮挡样本进行训练;其次,通过目标函数的约束项对清晰样本以及遮挡样本的特征进行约束,进而使得训练的遮挡样本和清晰样本的特征映射彼此接近,共享它们的特征,提高被遮挡舰船目标识别的鲁棒性.由光学遥感图像数据集的实验可知,相比于改进前的网络,将被云雾遮挡达到30%、50%、70%的舰船目标平均识别率分别提高3.23%、4.44%、15.67%.实验结果表明,该网络模型能有效改善舰船被云雾遮挡后特征丢失而导致的识别率低的问题.  相似文献   

9.
遥感图像中复杂海面背景下的海上舰船检测   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对遥感图像中复杂海面背景下海上舰船的检测问题展开讨论,在Itti视觉显著度模型的基础之上进行改进,提出一种基于特征显著度图的复杂海面上舰船的自动检测方法,解决了传统的阈值分割方法在遥感图像复杂海面背景下较难将目标与背景分离的问题.在多种不同复杂海面背景下的舰船检测实验中,与传统阈值分割方法比较,本文方法有较高的检测率和较低的虚警率.  相似文献   

10.
目的 针对高分辨率遥感影像舰船检测受云雾、海浪以及海岛等复杂因素干扰,存在虚警率高、漏检率高、目标检测和识别困难等问题,提出一种联合视觉显著性特征与卷积神经网络的海面舰船目标检测方法。方法 基于频率域相位谱显著性检测能够有效抑制高分辨率遥感影像上云层、海面杂波干扰的特点,计算影像多尺度显著图并进行加权融合。采用对数变换对融合后的图像进行空间域灰度增强以提高目标与背景的区分度,利用灰度形态学闭运算填充舰船目标孔洞,采用大津分割法来提取疑似舰船目标作为兴趣区域。最后构建舰船样本库,利用迁移学习的思想训练卷积神经网络模型,对所有兴趣区域切片进行分类判断和识别,得到最终检测结果。结果 利用多幅不同背景下的高分辨率遥感影像,分别从视觉显著性检测、舰船粗检测与船只类型识别3个方面进行实验验证,选取检测率、虚警率、识别率3个指标进行定量评价。结果表明,本文方法相比于其他方法能有效排除云雾、海岛等多种因素的干扰,检测率、虚警率、识别率分别为93.63%、3.01%、90.09%,明显优于其他算法,能够实现大范围影像上多种类型舰船的快速准确检测和识别。结论 本文将图像视觉显著性检测快速获取图像显著目标的特点与卷积神经网络在图像分类的优势相结合,应用于遥感影像的海域舰船目标检测,能够实现对复杂背景下舰船目标的检测和船只类型的精细化识别。  相似文献   

11.
基于可见光遥感图像的海面目标检测技术是当前遥感领域的研究热点,为推进基于可见光遥感图像的海面目标检测技术的发展,文中对当前主要的检测方法进行了总结。首先,介绍了可见光遥感图像目标特性以及图像目标检测基本流程,并分析了遥感图像目标检测的研究现状;然后,针对海面目标快速检测问题,详细介绍了视觉显著性方法在遥感图像目标检测方面的研究现状;接着,针对遥感图像分类识别问题,详细介绍了卷积神经网络在遥感图像目标检测方面的研究现状;最后,总结了现有方法应用于海面目标检测存在的问题以及未来的研究方向。  相似文献   

12.
随着传感器技术和航空遥感技术的不断进步,遥感影像的质量和数量也得到了极大的提高,而遥感影像中的目标检测是理解和分析遥感影像所面临的一个基本问题。针对神经网络在遥感影像小目标检测任务中难以提取足够多的有效特征、遥感小目标易受云雾遮挡等问题,提出了一种基于仿真图像模板匹配的方法,通过特征融合的方式成功地将该方法应用于遥感影像小目标检测任务。成像仿真技术生成的仿真图像包含了更多的遥感小目标特征,如几何形状、材质等。在与深度学习结合之后,更多的特征可以提升神经网络检测遥感影像小目标的准确率。实验结果表明将基于仿真图像的模板匹配方法应用于深度学习之后,对于遥感影像小目标检测取得了较好的效果,尤其是针对受到云雾等天气干扰的小目标。  相似文献   

13.
遥感影像目标检测虽然是一种极为有效的地表变化监测手段,但极易受到自然环境复杂性的影响,从而造成遥感影像中存在混合的杂质像素,导致目标检测准确性较差;为解决此问题,设计基于深度学习的遥感影像目标检测系统;建立深度学习框架,分层次连接遥感影像输入模块、图像帧预处理模块与目标检测算法模块,再借助影像目标输出结构单元,对已获得的遥感影像像素数据进行整合,实现系统硬件设计;在此基础上,提取遥感影像的多特征条件,完善现有的目标检测系统设计方案;通过分割多级目标节点的方式,得到遥感影像特征的小波分解结果,利用计算求得的边缘纹理系数,实现融合深度学习理论的遥感影像目标变化能力检测;实验结果表明,所设计遥感影像目标检测系统的有效像素的占比量较大,杂质像素节点的占比量较小,且二者之间的对比情况极为明显,能够有效剔除杂质像素量,更能适应复杂多变的自然环境,获得更为准确的地表变化监测结果.  相似文献   

14.
目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。  相似文献   

15.
船舶检测与识别技术的发展对海上监视及服务工作起重要作用,目前卫星遥感图像船舶目标检测存在背景复杂、船舶尺度变化大等问题,妨碍了海上威胁事件的预测及海上工作效率的提高。提出一种融合多尺度特征信息的目标检测模型,采用UNet++网络进行目标检测提取卫星图像特征,并将全局信息和细粒度信息相融合生成具有高空间精度的中间特征图。在此基础上,使用MSOF策略融合不同语义层次的特征信息,生成最终的检测特征图,以提高船舶目标检测与识别的精度,并通过将二元交叉熵损失函数与Dice系数损失函数结合使用,降低数据集中样本不均衡对模型准确度的影响。基于空客船舶数据集的实验结果表明,该模型能够对遥感图像中的船舶目标进行精准的检测识别,其Dice系数、IOU系数评估值分别为97.3%、96.8%,优于ResNet-34、UNet++等模型。  相似文献   

16.
显著图和多特征结合的遥感图像飞机目标识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
目的 遥感图像飞机目标的检测与识别是近年来国内外研究的热点之一。传统的飞机目标识别算法一般是先通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。在干扰较少的情况下,传统算法的识别效果较好。但遥感图像存在着大量的干扰因素,如光照变化、复杂背景及噪声等,因此传统算法识别精度较低,耗时量较大。为快速、准确识别遥感图像中飞机目标,提出一种基于显著图和全局特征、局部特征结合的飞机目标识别算法。方法 首先使用改进的Itti显著算法提取遥感图像中的显著目标;接着使用基于区域增长和线标记算法寻找连通区域来确定候选目标的数量和位置;然后提取MSA(multi-scale autoconvolution)、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,并使用标准差和均值的比值来评估特征的稳定性,再把提取的特征结合成特征向量;最后应用支持向量机的方法完成对候选目标的识别。结果 实验结果表明,本文算法检测率和识别率分别为97.2%和94.9%,均高于现有算法,并且耗时少,虚警率低(为0.03),对噪声干扰、背景影响以及光照变化和仿射变化均具有良好的鲁棒性。结论 本文算法使用了图像的3种特征信息,包括MSA、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,有效克服单一特征的缺点,提高了遥感图像飞机目标的识别率和抗干扰能力。  相似文献   

17.
:传统的航天器目标自动识别方法识别精准度差,为了解决这一问题,基于改进区域分割遥感图像研究了一种新的航天器目标自动识别方法,通过人工排查的方式来追踪航天器所提供的位置信息,并建立三角形立体体系,提取出航天器所追踪的目标和航天器之间的位置关系,实现航天器目标检测,分别针对复杂场景和运动场景对目标进行识别,引用击穿识别方法,基于遗传算法以及变换算法,实现了在复杂的自然遥感图像中能够识别多种目标,但是对于残缺和不完整的目标识别性差,因此又在方法中引入了自动学习智能识别算法,解决了在遥感图像中残缺不完整的目标识别效果差的问题。设定对比实验,结果表明,相较于传统方法,基于改进区域分割遥感图像的航天器目标自动识别方法识别准确率提高了15.23%。  相似文献   

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