基于深度学习的轻量化遥感图像目标检测方法

深度学习技术强大的特征表征能力为遥感图像目标检测提供了一个非常有效的工具。现有的主流深度学习模型参数数量巨大,存储和计算代价高,限制了其应用的推广。文中提出一种轻量化的深度学习模型用于遥感图像目标检测。实验结果表明,文中提出的方法在保持与Tiny_YOLOv3检测精度相当的情况下,模型大小仅为Tiny_YOLOv3的44. 7%。文中提出的模型在检测精度、模型大小和计算开销上可达到更好的平衡。     

基于深度学习的图像目标检测算法综述

图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标，并确定他们的类别和位置，是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来，由于深度学习在图像分类方面的准确度明显提高，基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。首先介绍了图像目标检测模型中常用的卷积神经网络；然后，重点从候选区域、回归和anchor-free方法的角度对现有经典的图像目标检测模型进行综述；最后，根据在公共数据集上的检测结果分析模型的优势和缺点，总结了图像目标检测研究中存在的问题并对未来发展做出展望。     

基于深度学习的水下图像目标检测综述

水下图像目标检测是水下智能化探测的核心技术之一,广泛应用于工业及军事领域。深度学习相关技术的突破为水下图像目标检测的发展带来了新的机遇,但是目前该领域的综述较为陈旧,并且缺乏一定的系统性和全面性。该文对基于深度学习的水下可见光图像和声呐图像目标检测研究工作进行了详细总结与分析。首先,对基于深度学习的通用目标检测算法框架进行了梳理,包含骨干网络、颈部模块、检测头部、训练算法、推理策略、数据集6项要素,并系统性地总结了每个要素存在的问题及最新研究工作;然后,调研了水下可见光图像目标检测最新进展,分别从数据集发展、模型设计、训练算法进行总结;同时,归纳并分析了水下声呐图像目标检测相关工作,包含前视、侧扫、合成孔径3种声呐。最后,结合深度学习最新研究探讨了该领域的研究趋势。     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

目标检测是光学遥感图像解译中的核心问题,在情报侦察、目标监视、灾害救援等领域均具有广泛应用。首先,结合深度学习光学遥感图像目标检测算法研究进展,对基于候选区域和回归分析的两类遥感目标检测算法进行了综述。其次,针对旋转目标、小目标、多尺度、密集目标四类常见特定任务场景目标检测算法改进进行了总结。再次,结合常用遥感图像数据集对不同算法性能进行了对比分析。最后,对未来遥感图像目标检测研究值得关注的问题进行了展望,为后续相关研究提供思路。     

基于深度学习的远程视频监控异常图像检测

针对复杂场景下远程视频监控图像异常检测困难、传统算法功能单一(仅针对某种特定场景或某种异常图像进行检测)等问题,提出一种基于深度学习的全自动远程视频异常图像检测方法。首先采用Xavier方法对自行设计的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数进行初始化,然后将标准化后的视频差分图送入CNN的输入层,通过特征提取及下采样,最后在CNN的输出层获得远程视频异常图像检测结果。实验结果表明,该方法可以对远程视频监控中突然出现遮挡、模糊和场景切换等多种异常同时进行实时在线检测,准确率可达88.75%。     

基于深度学习的RGBD图像协同显著目标检测

本文旨在研究一种基于深度学习的RGBD图像协同显著目标检测模型。首先,本文构建了多分支的编码器结构,有效地提取RGBD图像的深层卷积特征;然后,使用多模态特征融合模块充分融合来自编码器的深层特征;最后,通过基于残差基本块的解码器来预测得到显著性图。此外,本文以深层次监督的方式对整个网络进行约束优化。在两个公开数据集上的测试结果表明,所提模型在预测精度上优于当前6种主流模型,这其中我们的显著性图呈现出更精确的边缘细节。      

基于深度学习的光学遥感图像目标检测综述

目标检测是光学遥感图像解译的核心环节,广泛应用于情报侦察、土地利用、城市规划等领域。近年来,深度学习的发展成熟使光学遥感目标检测的精确度和效率得到大幅提升。本文首先综述了基于深度学习的通用目标检测算法;然后介绍了当前常用的光学遥感图像目标检测数据集并依据数据特点分析了数据集的发展趋势;接着根据遥感图像检测难点,从任意方向、多尺度、小目标、密集分布、复杂背景5个方面详细梳理了算法的优化方案;最后展望了光学遥感图像目标检测研究的发展方向。     

基于深度学习的遥感图像移动小目标轻量化检测方法

由于遥感图像背景复杂,移动小目标的检测难度较大,为此提出了基于深度学习的遥感图像移动小目标轻量化检测方法。为了保障目标检测效果,建立了轻量化主干网络划分遥感图像目标区域。采用深度学习方法预训练划分的遥感图像目标区域。依据训练结果确定遥感图像目标区域。根据确定的遥感图像目标区域提取目标特征。利用SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法对提取的目标特征实行回归分类,完成遥感图像移动小目标轻量化检测。实验结果表明,该方法的检测率高于90%,虚警率低于10%,且不存在漏检问题,负荷实际结果,说明该方法的遥感图像移动小目标的检测效果较好。     

基于深度学习目标检测算法的滑坡检测研究

针对目标检测算法在诸多图像识别领域应用效果突出,而在遥感图像滑坡检测中应用较少的现象,本文对同一少量低分辨率遥感数据集运用目前应用广泛的基于深度学习的目标检测算法Faster RCNN、YOLO、SSD进行遥感图像滑坡检测,并对实验结果进行了比较和分析,探讨三种目标检测算法的特点及其在遥感图像滑坡检测中适应的配置参数和应用范畴,以获得更有效的滑坡检测效果。     

基于深度学习的机器人目标检测设计

针对卷积神经网络在机器人目标检测中存在速度慢、准确率低的问题,设计一种基于Mo-bileNet-SSD模型的目标检测方法.该方法使用MobileNet网络作为SSD的基础网络进行特征提取,将检测到的目标投影到深度图中,计算包围盒内的深度平均值,将其作为目标障碍物到机器人的距离.实验结果表明,该方法在不失准确率的情况下,...     

基于迁移学习的红外图像多目标检测技术

针对用传统方法难以解决城市背景下红外图像多目标检测的问题,采用迁移学习技术把深度学习中可见光域的目标检测框架迁移到红外域中。利用该方法建立的模型的小目标检测性能非常好,在制作的测试集上平均精度mAP（IoU=0.50）为0.858。还对训练数据与模型检测性能之间的关系进行了初步研究。制作了大数据量和小数据量2个训练集,对模型进行训练,然后在相同的测试集上进行测试。通过小数据量训练的模型在制作的测试集上的平均精度mAP(IoU=0.50)为0.615。实验结果表明,数据的多样性、数量、质量等都会影响模型的好坏。     

基于深度学习的SAR图像舰船目标检测综述

近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一.首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结.然后对检测流程中的各部...     

基于深度学习的目标检测算法研究进展

目标检测是计算机视觉领域中一项十分重要的任务,指的是对图像或视频中的目标进行分类和定位,因其被广泛应用于视频检测、目标跟踪等任务中而受到关注。本文首先介绍了目标检测中经常使用的基准数据集和评估指标,同时列举说明了重要的主干网络架构和流行的目标检测算法。最后,我们比较了这些体系结构在多个指标上的性能,对所述算法进行了总结,并对未来前景进行了展望。     

基于深度学习的红外小目标检测算法综述北大核心CSCD

红外检测技术具有受环境负面影响小、抗外界干扰能力强等优势,在众多领域皆有极为重要的应用价值。然而,由于红外小目标存在缺少明显的可用信息、边界模糊等问题,对其检测的难度较大,因而成为目标检测领域的研究热点与难点。本文通过分析困扰红外小目标检测研究发展的难题所在,首先就目前针对其检测的传统算法原理进行简要说明。其次,详细阐述了基于深度学习的多类型红外小目标检测算法,并对相关算法的分类、评估指标、相关数据集等多方面内容进行了介绍,随之以实例说明对当前算法改进的有效方式。最后,归纳总结现有检测算法的优缺点,探讨了红外小目标检测研究领域的未来发展趋势,即向高精度、高实时性、强鲁棒性、低复杂度的算法方面深入研究。     

基于深度卷积神经网络的输电线路可见光图像目标检测

为了检测输电线路可见光图像中的塔材、玻璃绝缘子和复合绝缘子,本文采用了一种基于深度卷积神经网络的技术。通过有人直升机搭载高清相机拍摄19条不同的输电线路近600张图片,对图片中的背景、塔材、玻璃绝缘子和复合绝缘子目标进行人工标注及分块,采用数据扩展生成包含15万个样本的输电线路图像库。构造5层深度卷积神经网络,首先用Cifar-100数据集对网络进行预训练,然后用输电线路图像库进行网络调优。本文方法在检测真阳率为90%时,假阳率低于10%,明显优于传统方法,可用于输电线路可见光图像中的塔材、玻璃绝缘子和复合绝缘子检测,检测结果可用于诊断参考或进一步的目标状态分析。可对输电线路可见光图像中的塔材和绝缘子目标进行检测,并可扩展到其它类型目标的检测。     

基于深度学习的YOLO目标检测综述

目标检测是计算机视觉领域的一个基础任务和研究热点。YOLO将目标检测概括为一个回归问题,实现端到端的训练和检测,由于其良好的速度-精度平衡,近几年一直处于目标检测领域的领先地位,被成功地研究、改进和应用到众多不同领域。该文对YOLO系列算法及其重要改进、应用进行了详细调研。首先,系统地梳理了YOLO家族及重要改进,包含YOLOv1-v4, YOLOv5, Scaled-YOLOv4, YOLOR和最新的YOLOX。然后,对YOLO中重要的基础网络,损失函数进行了详细的分析和总结。其次,依据不同的改进思路或应用场景对YOLO算法进行了系统的分类归纳。例如,注意力机制、3D、航拍场景、边缘计算等。最后,总结了YOLO的特点,并结合最新的文献分析可能的改进思路和研究趋势。     

基于深度学习的图像目标定位识别研究

为了解决常规图像目标定位识别方法存在的识别准确率较低问题,实现图像目标精准定位识别,该文设计一种新的基于深度学习的图像目标精准定位识别方法,提取图像CNN特征以降低定位识别难度,构建图像定位深度学习识别模型以提高识别图像的特征表达能力,设计Faster图像定位识别算法以优化识别网络结构,从而实现图像目标定位识别。实验结果表明,设计的图像目标深度学习精准定位识别方法的识别准确率较高,识别效果较好,符合图像目标定位识别的需求,有一定的应用价值。