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摘要:
光学遥感图像飞机检测是遥感分析的重要研究方向.现有检测方法难以达到满意的效果,传统检测方法由于手工特征建模困难,易受背景干扰,导致其鲁棒性普遍偏低;而以复杂度提升为代价来提高检测性能的深度学习目标检测方法无法在资源受限下的星载平台得到广泛应用.针对上述问题,本论文提出一种具有轻量化多尺度特点的深度学习飞机目标检测方法.在多尺度目标检测框架(SSD)基础上,利用密集连接结构和双卷积通道构成具有特征重复利用、计算效率高等特点的基础骨干网络,之后连接一个由残差模块和反卷积构成的多尺度特征融合检测模块,以提高飞机小目标的检测性能.实验结果表明,在多种复杂机场场景中,本文的方法与当前经典的深度学习目标方法相比,在保持较高目标检测精度的同时,又能具有较低的计算复杂度.
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文献信息
篇名 基于轻量化网络的光学遥感图像飞机目标检测
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 星载平台 飞机小目标检测 轻量化网络
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 768-774
页数 7页 分类号 TP753
字数 3099字 语种 中文
DOI 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龙腾 北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室 222 2398 22.0 38.0
2 赵保军 北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室 149 1750 23.0 32.0
3 唐玮 北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
星载平台
飞机小目标检测
轻量化网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
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32728
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