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基于卷积神经网络的遥感图像目标检测
引用本文:欧攀,张正,路奎,刘泽阳. 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(5): 66-72
作者姓名:欧攀  张正  路奎  刘泽阳
作者单位:北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100191;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100191
摘    要:
针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络,提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析,探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法,融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性,从而能够达到更高的检测精度。

关 键 词:图像处理  卷积神经网络  空间变换网络  目标检测  深度学习

Object Detectionin of Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks
Ou Pan,Zhang Zheng,Lu Kui,Liu Zeyang. Object Detectionin of Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(5): 66-72
Authors:Ou Pan  Zhang Zheng  Lu Kui  Liu Zeyang
Affiliation:(School of Instrumentation Science and Opto-Electronic Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
Abstract:
Ou Pan;Zhang Zheng;Lu Kui;Liu Zeyang(School of Instrumentation Science and Opto-Electronic Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China)
Keywords:image processing  convolutional neural networks  spatial transformation networks  object detection  deep learning
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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