用于遥感舰船细粒度检测与识别的关键子区域融合网络

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...     

局部显著特征下的光学遥感图像舷靠舰船检测

目的 在光学遥感图像中,针对舷靠舰船灰度和纹理特征与港口相近,传统方法检测效果不理想的问题,提出一种基于局部显著特征的舷靠舰船检测方法。方法 首先,对原始图像预处理得到海陆分割后的二值图像;然后,提取二值图像中的直线段作为局部显著特征检测舰船目标;再将直线段提取结果与舰首检测相结合,建立舷靠舰船检测模型;最后,通过计算舰船几何尺寸及环境信息分析确定舰船目标。结果 在两幅不同场景的光学遥感图像中验证本文方法并与其他算法进行对比,本文方法识别率可达100%,且不存在误检和漏检情况,相比于其他算法具有一定优势。在舰船背景复杂或停泊朝向不定时,文中方法可有效判别舰船停靠方向并对舰船目标进行正确标记。结论 在复杂背景环境及其他干扰下,应用本文方法检测舷靠舰船目标准确率高,鲁棒性强,具有较高适应性。     

FGSC-23：面向深度学习精细识别的高分辨率光学遥感图像舰船目标数据集

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。     

光学遥感图像舰船目标检测与识别综述

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.     

光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现

针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法.首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包(BoF-SIFT)特征提出了一种分层的BoF-SIFT特征表示目标的全局特征和局部特征,详细地描述了目标的分布特性;最后,采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的AdaBoost算法,经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别,识别率达到了93.52%.实验结果表明,所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著,特征选取恰当,识别方法快速有效.     

基于支持向量机的遥感图像舰船目标识别方法

针对高分辨率遥感图像舰船目标识别问题,提出了一种基于支持向量机的舰船目标分类方法。支持向量机(SVM)是一类新型机器学习方法,基于结构风险最小化归纳原则,具有出色的学习能力。与传统的方法相比,支持向量机不但结构简单,而且技术性能特别是泛化能力明显提高。该文简要介绍了有关统计学习理论和支持向量机算法,将支持向量机应用于遥感图像舰船目标识别,并同传统的舰船识别方法进行了相关的对比实验,实验结果说明本文提出的分类器在识别性能上明显优于其它传统分类器,具有更高的识别性能率。     

深度学习遥感影像近岸舰船识别方法

针对复杂背景近岸舰船检测与细粒度识别难题,提出了一种基于深度学习的新型端到端目标识别框架,可有效检测与识别任意方向的舰船目标。针对舰船目标短边尺度较小问题,提出了角度致密化的预设框设置方法,提高了候选区域生成时的召回率;采用改进方位敏感型区域插值池化,减少了坐标量化误差,实现了舰船局部区域特征的精确建模;利用注意力机制下的全局与局部特征区域级融合方法,提升了区域特征的类别判别能力,解决了细粒度舰船识别难题;针对舰船样本稀缺性问题,使用迁移学习提升了模型性能。构建了一个含有25类近岸舰船目标的细粒度数据集,与传统学习模型相比召回率提高2%,平均识别精度提高3%,对复杂背景下目标识别具有重要实用价值。     

基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法

为可靠快速地识别出各种姿态下的舰船目标,提出了一种基于矩与支持向量机(SVM)的目标自动识别方法.根据实际航空摄影模型的特点,将三维舰船模型相对其俯仰轴,偏航轴和横滚轴作相应旋转,投影到二维图像空间,建立舰船样本训练库与测试库,提取舰船各种姿态下的矩特征;基于SVM设计多类分类器进行识别,并进一步计算不同训练和测试样本数下的分类精度.实验结果证明:提出的方法在舰船模型图像和真实遥感图像中的识别精度高,且样本训练和目标识别时间短,经数据库中多幅图像测试,识别系统鲁棒性强.     

高分辨率光学遥感影像舰船检测算法研究

针对传统舰船检测方法在高分辨率光学遥感影像中虚警率较高的问题,提出了一种适用于高分辨率光学遥感影像的舰船检测算法。利用能够表征地物纹理特征的二维图像熵结合区域生长原理实现海陆分离,在舰船目标分割阶段,引入视觉显著性模型,解决了不能分割暗极性舰船目标的问题,大部分场景下分割精度较高。最后在分割出的候选目标中,采用多特征量综合的方法剔除虚警。结果表明,该算法在舰船目标检测中有较高的检测率和较低的虚警率。     

异类传感器智能化信息融合理论与算法

主要研究了多传感器智能化信息融合算法、异类传感器信息融合中的时间配准及空间对准算法，提出了一种基于均衡信度分配准则的冲突证据组合算法。1、在经典粗糙集理论方法研究推广的基础上．提出了一种新的基于随机加权粗糙集模型的特征知识提取方法和利用阵列神经网络技术、模糊神经网络技术进行目标识别融合的计算方法。2、研究将知识发现技术和数据挖掘技术相集成．给出了动态目标识别融台的体系结构。3、针对目标综合识刷中冲突信息的组合问题．     

A remote sensing ship recognition method based on dynamic probability generative model

Aiming at detecting sea targets reliably and timely, a novel ship recognition method using optical remote sensing data based on dynamic probability generative model is presented. First, with the visual saliency detection method, prior shape information of target objects in put images which is used to describe the initial curve adaptively is extracted, and an improved Chan–Vese (CV) model based on entropy and local neighborhood information is utilized for image segmentation. Second, based on rough set theory, the common discernibility degree is used to compute the significance weight of each candidate feature and select valid recognition features automatically. Finally, for each node, its neighbor nodes are sorted by their ε-neighborhood distances to the node. Using the classes of the selected nodes from top of sorted neighbor nodes list, a dynamic probability generative model is built to recognize ships in data from optical remote sensing system. Experimental results on real data show that the proposed approach can get better classification rates at a higher speed than the k-nearest neighbor (KNN), support vector machines (SVM) and traditional hierarchical discriminant regression (HDR) method.     

容差粗糙集卫星遥感数据分类

结合粗糙集理论和遥感数据中地物光谱特征空间分布信息,提出了一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,对算法分类过程进行讨论及其分类结果进行验证分析;结果表明：文中方法在可理解性和稳定性上体现出比较好的性质,能够有效处理卫星遥感数据分类中存在的不确定性因素,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。     

A multivariable optical remote sensing image feature discretization method applied to marine vessel targets recognition

The effective extraction of continuous features in ocean optical remote sensing image is the key to achieve the automatic detection and identification for marine vessel targets. Since many of the existing data mining algorithms can only deal with discrete attributes, it is necessary to transform the continuous features into discrete ones for adapting to these intelligent algorithms. However, most of the current discretization methods do not consider the mutual exclusion within the attribute set when selecting breakpoints, and cannot guarantee that the indiscernible relationship of information system is not destroyed. Obviously, they are not suitable for processing ocean optical remote sensing data with multiple features. Aiming at this problem, a multivariable optical remote sensing image feature discretization method applied to marine vessel targets recognition is presented in this paper. Firstly, the information equivalent model of remote sensing image is established based on the theories of information entropy and rough set. Secondly, the change extent of indiscernible relationship in the model before and after discretization is evaluated. Thirdly, multiple scans are executed for each band until the termination condition is satisfied for generating the optimal number of intervals. Finally, we carry out the simulation analysis of the high-resolution remote sensing image data collected near the coast of South China Sea. In addition, we also compare the proposed method with the current mainstream discretization algorithms. Experiments validate that the proposed method has better comprehensive performance in terms of interval number, data consistency, running time, prediction accuracy and recognition rate.

     

粗糙集约简的神经网络遥感分类应用

近年来,随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感数字图像分类处理的有效手段。但是该方法不能降低维数、时间开销大,针对这些不足提出一种基于粗糙集约简的神经网络方法。本文对RapidEye影像进行分析并提取纹理特征,利用粗糙集理论对纹理特征与光谱特征属性进行约简,得到的约简属性作为输入属性,利用神经网络法对影像分类。结果表明该方法具有较好的分类精度。     

A variable precision rough set approach to the remote sensing land use/cover classification

Nowadays the rough set method is receiving increasing attention in remote sensing classification although one of the major drawbacks of the method is that it is too sensitive to the spectral confusion between-class and spectral variation within-class. In this paper, a novel remote sensing classification approach based on variable precision rough sets (VPRS) is proposed by relaxing subset operators through the inclusion error β. The remote sensing classification algorithm based on VPRS includes three steps: (1) spectral and textural information (or other input data) discretization, (2) feature selection, and (3) classification rule extraction. The new method proposed here is tested with Landsat-5 TM data. The experiment shows that admitting various inclusion errors β, can improve classification performance including feature selection and generalization ability. The inclusion of β also prevents the overfitting to the training data. With the inclusion of β, higher classification accuracy is obtained. When β=0 (i.e., the original rough set based classifier), overfitting to the training data occurs, with the overall accuracy=0.6778 and unrecognizable percentage=12%. When β=0.07, the highest classification performance is reached with overall accuracy and unrecognizable percentage up to 0.8873% and 2.6%, respectively.     

粗集特征选择的人脸识别算法

提出基于粗糙集理论属性全局重要度的特征选择方法改进人脸识别中的特征向量的表征能力。以PCA方法得到的特征向量为基础,给出粗糙集的单个特征和特征子集的属性类间分类重要度和属性类内相似重要度的概念。提出基于属性类间分类重要度的属性约简方法,并用属性类内相似重要度进行最后的特征选择,得到进行人脸图像识别分类器的特征向量。新的特征提取方法完全依赖数据本身的先验知识,可选择出最优的特征组合,提高人脸识别率。实验结果表明,与其他方法相比该方法是有效的。     

一种基于粗糙集启发式的特征选择算法

本文基于粗糙集中关于非精确集和精确集理论思想,提出了一个新的特征度量指标,即相对互信息比RMI,由此,设计了一种基于粗糙集的启发式特征选择算法MRMI-UC。首先利用可辨识矩阵,计算出条件属性相对于决策属性的核,以核形成当前候选特征子集作为基准点,以最大化相对互信息和不确定性系数为原则,筛选剩余特征。通过对比实验,结果表明,本文提出的算法在多数情况下能够得到较优的特征子集,算法是有效的,切实可行的。     

基于图像显著性区域的遥感图像机场检测

针对已有方法对图像逐像素进行分析的不足,将人眼的注意力选择计算模型引入到遥感图像的机场目标检测中,提出一种基于图像显著性区域的遥感图像中机场目标检测与识别的方法,以提高自动目标检测的效率.首先利用霍夫变换对遥感图像中是否存在机场目标进行初步筛选,然后利用改进后的基于图像的视觉显著性模型提取显著性区域,根据区域上的尺度不变特征变换特征并结合多层分类回归树完成机场目标的识别.实验结果表明,该方法比现有的其他机场检测方法具有速度快、识别率高、虚警率低的特点,同时对噪声有较强的鲁棒性.     

卫星遥感数据分类不确定性的容差粗糙集处理

提出一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,将结果与现有容差粗糙集方法分类结果进行对比和统计。结果表明,该方法具有良好的可理解性和稳定性,能够处理卫星遥感数据分类的不确定性,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。