基于卷积神经网络的遥感图像目标检测

• 作者: 刘泽阳 张正 欧攀 路奎
• 来源期刊: 激光与光电子学进展
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 卷积神经网络 空间变换网络 目标检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/LOP56.051002

摘要

针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集.为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络,提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型.通过与传统的目标检测方法进行对比分析,探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果.相对于传统的目标检测方法,融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性,从而能够达到更高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧攀		41	193	9.0	12.0
2	路奎		3	4	2.0	2.0
3	张正		5	28	2.0	5.0
4	刘泽阳		3	4	2.0	2.0