基于深度神经网络的遥感目标检测及特征提取

• 作者: 吴金亮 王港 陈金勇 高峰
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像 深度学习 目标检测 卷积特征 成像特性
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 测控遥感与导航定位
• 页码范围: 760-766
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 4855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2018.09.09

摘要

近几年里深度学习在图像、语音和文本等方面均取得了突破性的进展.遥感领域也开始引入深度学习作为一项重要的分析处理技术.国内在应用深度学习进行遥感影像目标检测等任务时,多数直接采用世界上效果较好的网络模型,缺乏深层次网络设计能力.通过设计遥感影像目标检测深度学习网络模型,并研究遥感影像目标在卷积神经网络下的成像特性,利用卷积特征成像和反卷积成像,研究卷积结构与网络模型特征提取的关系,为遥感领域深度学习网络模型设计提供技术支持.实验结果表明,深度神经网络用于目标检测识别具有很好的检测准确度,可用于多种目标检测;特征可视化直观展示了遥感目标特征抽象的过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高峰	中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室	33	73	5.0	7.0
2	陈金勇	中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室	41	136	6.0	9.0
3	吴金亮	中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室	12	41	4.0	6.0
4	王港	中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室	4	30	3.0	4.0