利用R—FCN的光学卫星影像典型目标检测

• 作者: 刘松林 巩丹超 李新涛 郭浩
• 来源期刊: 测绘科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 光学影像 R—FCN 非极大值抑制
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 52-57
• 页数: 6页
• 分类号: TP753

摘要

传统的目标检测方法主要依靠人工设计特征，难以适用于海量遥感图像的多类目标检测任务。本文针对高分辨率光学卫星遥感影像中的舰船、飞机、储存罐和桥梁等目标，提出了一种利用R—FCN网络的多类目标检测方法。首先通过人工判读在影像中标注兴趣目标，构建样本库；然后使用样本库对R—FCN网络进行训练；最后，设计了重叠裁切和总体非极大值抑制策略，利用训练好的R—FCN模型完成目标检测。本文充分利用了深度卷积特征，避免了人工设计特征问题。通过在高分二号卫星数据集上进行的对比实验结果表明，本文方法能够快速准确地对多类目标同时进行检测，具有较好的准确性和鲁棒性。