场景耦合的空对地多任务遥感影像智能检测算法

• 作者: 刘星 杨东方 贺浩 陈坚
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 多任务耦合 深度学习 目标检测 场景感知 空基无人平台
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 机器视觉
• 页码范围: 254-262
• 页数: 9页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS201838.1215008

摘要

在空对地遥感检测中,目标所占视场比例小、视角单一、易受背景干扰且视场高度变化大,这给传统深度学习检测算法带来了挑战.针对该问题,提出一种场景耦合的多任务目标检测算法.首先,设计了一种新的场景耦合目标检测网络结构,将场景分类特征图和目标检测特征图在同一尺度上进行镜像融合,丰富了网络特征描述的细粒度;其次,设计了差异化激活模块,实现特征通道的重要性筛选;然后,推导了多任务耦合的网络优化函数,实现了目标检测损失和场景分类损失的同步优化;最后,建立了空对地目标检测多任务数据集,对所提方法的有效性进行验证.实验证明,本文算法有效提升了空对地小目标检测的精度和稳健性,同时能够自适应不同高度的识别检测多任务需求,为空基无人平台对地智能检测提供了新的思路和方法.