基于深度学习的遥感影像地物目标检测和轮廓提取一体化模型

• 作者: 张力飞 张晓东 朱坤 陈关州
• 来源期刊: 测绘地理信息
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 目标检测 轮廓提取 遥感影像
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 高端论坛
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.2095-6045.2019002

摘要

随着遥感影像的分辨率不断提升,基于可见光遥感影像地物目标检测和轮廓提取的研究越来越受到关注.基于深度学习的方法提出一个利用遥感影像进行地物目标检测和轮廓提取的一体化模型,旨在解决遥感影像地物目标检测和轮廓提取中繁复的手工标注和传统算法效果不佳的难题.以船舶为研究对象,在HRSC2016遥感数据集上进行验证,单类目标检测精度可以达到79.50％,4类目标检测精度为63.45％,轮廓提取精度可以达到97.40％.结果 证明,提出的模型可以实现基于遥感影像的自动化、智能化的船舶目标轮廓提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓东	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	25	509	10.0	22.0
2	朱坤	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	3	3	1.0	1.0
3	张力飞	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	4	37	2.0	4.0
4	陈关州	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	3	2	1.0	1.0