基于改进R-FCN框架的遥感影像飞机目标识别方法

• 作者: 周焰 张怀念 王冰 王宁
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像处理 飞机目标识别 飞机目标全卷积神经网络识别 飞机类型识别数据集 R-FCN框架
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 预警探测
• 页码范围: 318-322
• 页数: 5页
• 分类号: TP753|TN957
• 字数: 3981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2019.05.002

摘要

遥感影像飞机目标识别是实现地面特定目标的精准打击、掌握机场军事价值的重要途径.针对飞机识别数据集未充分参照不同条件下飞机几何形态的问题,构建了飞机类型识别数据集,同时为进一步提高识别精度,基于区域全卷积网络(R-FCN)识别框架,提出飞机目标全卷积神经网络(AFFCN)识别方法.通过人工增强方法,扩增包含四种类型飞机影像的数量,构建了每种类型飞机识别数据集;基于深度残差网络能有效区分不同类型目标的性质,提出了飞机目标深度残差网络,并将此网络应用于R-FCN识别框架中,建立了AFFCN识别方法.仿真结果表明,该方法结合本文数据集可以准确地识别遥感影像中的飞机目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周焰		20	86	5.0	8.0
2	王冰		4	2	1.0	1.0
3	王宁		6	0	0.0	0.0
4	张怀念		1	0	0.0	0.0