基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究进展

目标检测是遥感图像信息提取领域中的研究热点之一,具有广泛的应用前景。近些年来,深度学习在计算机视觉领域的发展为海量遥感图像信息提取提供了强大的技术支撑,使得遥感图像目标检测的精确度和效率均得到了很大提升。然而,由于遥感图像目标具有多尺度、多种旋转角度、场景复杂等特点,在高质量标记样本有限的情况下,深度学习在遥感图像目标检测应用中仍面临巨大挑战。从尺度不变性、旋转不变性、复杂背景干扰、样本量少和多波段数据检测5个角度出发,总结了近几年基于深度学习的遥感图像目标检测方法。此外,对典型遥感图像目标的检测难点和方法进行分析和总结,并对公开的遥感图像目标检测数据集进行概述。最后阐述了遥感图像目标检测研究的未来趋势。     

基于深度学习的遥感图像微小目标检测方法研究

遥感图像中含有大量的微小目标,只有准确检测到这些微小目标,才能实现远程目标的识别与跟踪。为了给远程跟踪工作提供有效的辅助工具,以深度学习算法为技术支持,优化设计遥感图像微小目标检测方法。利用硬件设备实时采集包含微小目标的遥感图像,通过几何校正、灰度化转换、噪声抑制、去雾以及图像增强等步骤,完成初始图像的预处理。通过前景与背景图像的分割,选择遥感图像中的待检测目标。构建深度卷积神经网络作为深度学习算法的运行环境,经过前向传播、反向传播提取遥感图像特征。最终通过特征匹配,得出包含微小目标数量以及位置坐标的检测结果。通过性能测试实验得出结论：与传统遥感图像目标检测方法相比,优化设计方法的查准率和查全率分别提高了6.3%和10.74%,目标位置检测误差得到明显降低,且响应时间缩短了2440ms,由此证明优化设计方法具有良好的检测性能。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题，提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先，构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试；其次，基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型，融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块；最后，在训练策略上引入聚焦分类损失函数，以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验，结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%，相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点，同时检测速度为33.8 frame/s。此外，在拓展实验中，改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明，所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

深度学习的遥感图像旋转目标检测综述

遥感图像中目标具有方向任意性和排列紧密性的特点,在检测任务中使用倾斜边界框可以更加精确定位和分离目标。目前遥感图像旋转目标检测已经广泛应用于民用和军事国防领域,具有重要的研究意义和应用价值,已逐步成为研究热点。鉴于此,对遥感图像中旋转目标检测方法进行了系统性总结。首先,介绍了三种常用的倾斜边界框的表示形式。其次,重点阐述全监督学习下的特征错位、边界不连续、度量值与损失不一致性、旋转目标定位四个挑战。然后,根据不同的动机和改进策略,详细阐述了每种方法的核心思想及其优缺点,归纳出旋转目标检测方法框架。接着,列举了旋转目标检测在遥感领域常用数据集,给出了经典方法在不同数据集上的实验结果,并对不同方法的性能进行了评估。最后,结合深度学习应用于遥感图像旋转目标检测任务中存在的挑战,对该方向的未来发展趋势进行了展望。     

基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法

随着遥感技术的飞速发展,遥感图像目标检测在资源勘探、城市规划、自然灾害评估等方面得到广泛应用.遥感影像背景复杂、目标尺度较小,难以检测.针对此问题,文中提出基于深度强化学习的遥感图像可解释目标检测方法.首先,将深度强化学习应用于超快速区域神经网络中的候选区域生成网络,修改激励函数,提高对遥感图像的检测精度.然后,将原有参数量较大的主干网络轻量化,提高方法的检测速度和可移植性.最后,利用网络解剖方法对隐层表征的可解释性进行量化,赋予方法人类理解的可解释性概念.实验表明,文中方法在3个公开的遥感数据集上的性能有所提升.通过改进的网络解剖方法进一步验证方法的有效性.     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

基于深度网络的遥感图像目标检测与识别

本文针对卫星遥感图像中的典型目标检测与识别问题,采用了基于深度神经网络的回归算法,利用深度网络所学习出来的特征结构针对多分类复杂场景具有很好的识别效果,同时将检测、分类与识别一同进行回归处理。可以有效缩短训练时间,并提升处理效率,保证目标检测的准确度,在实际应用中前景广泛。     

面向深度学习的遥感图像旋转目标检测研究综述

由于遥感图像中的目标具有方向任意、分布密集和尺度差异大等特点,使得遥感图像目标检测成为一个颇具挑战性的难题。针对该难题,系统梳理了近三年来深度学习遥感图像旋转目标检测的相关工作,首先介绍旋转框的表示方法及其特点;然后按照特征提取网络、旋转锚框和候选框生成、标签分配及采样策略、损失函数四个方面对当前遥感图像旋转目标检测的现有方法进行分析;再对常用的遥感图像旋转目标数据集进行介绍,对比分析不同算法的性能;最后对遥感图像旋转目标检测进行了展望。     

基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

光学遥感图像的目标检测 (Optical remote sensing images object detection, ORSIOD) 是航空和卫星图像分析领域的一个基本但具有挑战性的问题, 近年来受到广泛关注. 本文从如下几个方面介绍了基于深度学习的光学遥感图像目标检测的研究现状. 首先对光学遥感图像目标检测的主要难点进行了介绍, 接着对现有基于深度学习的目标检测算法进行概括, 并以光学遥感图像目标检测的难点为驱动分析对比了不同的基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法的优缺点, 最后对未来的发展趋势进行了详细的分析.     

一种基于注意力机制的小目标检测深度学习模型

小目标检测用来识别图像中小像素尺寸目标.传统目标识别算法泛化性差,而通用的深度卷积神经网络算法容易丢失小目标的特征,对小目标识别的效果不甚理想.针对以上问题,提出了一种基于注意力机制的小目标检测深度学习模型AM-R-CNN,该模型在ResNet101主干网络和候选区域生成网络中使用了通道域注意力和空间域注意力,通道域注...     

遥感影像小目标检测研究进展

独特的拍摄视角和多变的成像高度使得遥感影像中包含大量尺寸极其有限的目标,如何准确有效地检测这些小目标对于构建智能的遥感图像解译系统至关重要。本文聚焦于遥感场景,对基于深度学习的小目标检测进行全面调研。首先,根据小目标的内在特质梳理了遥感影像小目标检测的3个主要挑战,包括特征表示瓶颈、前背景混淆以及回归分支敏感。其次,通过深入调研相关文献,全面回顾了基于深度学习的遥感影像小目标检测算法。选取3种代表性的遥感影像小目标检测任务,即光学遥感图像小目标检测、SAR图像小目标检测和红外图像小目标检测,系统性总结了3个领域内的代表性方法,并根据每种算法使用的技术思路进行分类阐述。再次,总结了遥感影像小目标检测常用的公开数据集,包括光学遥感图像、SAR图像及红外图像3种数据类型,借助于3种领域的代表性数据集SODA-A（small object detection datasets）、AIR-SARShip和NUAA-SIRST（Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,single-frame infrared small target）,进一步对主流的遥感影像目标检测算法在面对小目标时的性能表现进行横向对比及深入评估。最后,对遥感影像小目标检测的应用现状进行总结,并展望了遥感场景下小目标检测的发展趋势。     

航空遥感图像深度学习目标检测技术研究进展

航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易被遮挡、目标类别不均衡以及背景复杂等诸多特点,航空遥感图像目标检测目前仍然是极具挑战的任务。基于深度卷积神经网络的航空遥感图像目标检测方法因具有精度高、处理速度快等优点,受到了越来越多的关注。为推进基于深度学习的航空遥感图像目标检测技术的发展,本文对当前主流遥感图像目标检测方法,特别是2020—2022年提出的检测方法,进行了系统梳理和总结。首先梳理了基于深度学习目标检测方法的研究发展演化过程,然后对基于卷积神经网络和基于Transformer目标检测方法中的代表性算法进行分析总结,再后针对不同遥感图象应用场景的改进方法思路进行归纳,分析了典型算法的思路和特点,介绍了现有的公开航空遥感图像目标检测数据集,给出了典型算法的实验比较结果,最后给出现阶段航空遥感图像目标检测研究中所存在的问题,并对未来研究及发展趋势进行了展望。     

面向对象的竞争合作学习遥感影像聚类算法

目前的遥感图像聚类方法通常存在一些不可避免的缺陷,如类别数难于自动确定、聚类速度缓慢、聚类过程不稳定以及聚类结果存在椒盐噪声等。结合竞争合作学习和面向对象的图像处理技术的优点,提出一种无需事先指定确切类别数的面向对象的竞争合作学习图像聚类算法。为了加快聚类速度并获得稳定的聚类结果,还提出一种基于动态包围空间的中位切分算法,用于选定初始聚类中心。通过对遥感影像的聚类实验,验证了该算法能够自动获得聚类数并得到满意的聚类结果,说明算法具有很好的实用价值。     

改进的基于深度学习的遥感图像分类算法

针对传统的基于深度学习的遥感图像分类算法未能有效融合多种深度学习特征，且分类器性能欠佳的问题，提出一种改进的基于深度学习的高分辨率遥感图像分类算法。首先，设计并搭建一个七层卷积神经网络；其次，将高分辨率遥感图像样本输入到该网络中进行网络训练，得到最后两个全连接层输出作为遥感图像两种不同的高层特征；再次，针对该网络第五层池化层输出，采用主成分分析（PCA）进行降维，作为遥感图像的第三种高层特征；然后，将上述三种高层特征通过串联的形式进行融合，得到一种有效的基于深度学习的遥感图像特征；最后，设计了一种基于逻辑回归的遥感图像分类器，可以对遥感图像进行有效分类。与传统基于深度学习的遥感图像分类算法相比，所提算法分类准确率有较高提升。实验结果表明，该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数上表现优异，能实现良好的分类效果。     

基于深度学习的小目标检测综述

目标检测是计算机视觉研究领域的核心问题和最具挑战性的问题之一,随着深度学习技术的广泛应用,目标检测的效率和精度逐渐提升,在某些方面已达到甚至超过人眼的分辨水平.但是,由于小目标在图像中覆盖面积小、分辨率低和特征不明显等原因,现有的目标检测方法对小目标的检测效果都不理想,因此也诞生了很多专门针对提升小目标检测效果的方法....     

无锚点的遥感图像任意角度密集目标检测方法

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即加入角度回归分支进行目标角度回归;然后提出一种基于非对称卷积的特征增强模块,并将主干网络提取到的特征图输入特征增强模块,从而增强目标的旋转不变性特征,消除由于目标的旋转、翻转带来的影响,进一步提升目标中心点、尺寸信息的回归精度。采用HourGlass-101作为主干网络时,该方法在DOTA数据集上的平均精度均值（mAP）比旋转区域候选网络（RRPN）提升了7.80个百分点,每秒处理帧数（FPS）提升了7.5;在自建数据集Ship3上,该方法的mAP比RRPN提升了8.68个百分点,FPS提升了6.5。结果表明,所提方法能获得检测精度和速度的平衡。     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1～62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10⁵个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。