基于深度学习的遥感影像飞机目标检测方法

• 作者: 吴长飞 周焰 王冰 赵凯
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像处理 飞机目标检测 深度学习 AFInceptionNetSSD方法 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 预警探测
• 页码范围: 262-265,272
• 页数: 5页
• 分类号: TP753|TN957
• 字数: 3471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2019.04.007

摘要

遥感影像飞机目标检测是评估机场功能与重要程度、掌握敌情动态的重要途径.针对深度神经网络目标检测在特征提取阶段并未专门涉及特定目标的问题,同时为进一步提高检测精度,基于单一目标多尺度检测(SSD)框架,提出飞机目标Inception多尺度检测(AFInceptionNetSSD)方法.通过分析使卷积神经网络的特征图得到最大响应的视觉模式,结合飞机目标的几何特征,建立了飞机目标特征提取网络;并将此网络应用于SSD框架中,构建了AFInceptionNetSSD方法.仿真结果表明,该方法可以有效地提取飞机目标特征,与SSD框架相比,提高了检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周焰		20	86	5.0	8.0
2	王冰		4	2	1.0	1.0
3	赵凯		1	2	1.0	1.0
4	吴长飞		11	23	3.0	4.0