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摘要:
针对高分辨率遥感影像提出了一种基于神经网络的高效的机场和飞机目标检测方法,并制作了机场和飞机两类遥感影像数据集.首先对大幅遥感影像预处理,进行显著性检测和LSD(line segment detector)直线检测,通过对平行直线的筛选和聚类计算直线概率图,得到机场目标候选区域.然后,利用圆周频率滤波方法进一步提取出飞机的候选区域,最后利用深度学习模型定位飞机目标,实现了一体化的检测流程,检测准确率高达99%.
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文献信息
篇名 一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法
来源期刊 测绘地理信息 学科 工学
关键词 高分辨率遥感影像 显著性 深度学习 飞机检测 直线概率图
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 技术研究
研究方向 页码范围 95-100
页数 6页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI 10.14188/j.2095-6045.2017431
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 刘媛 武汉大学遥感信息工程学院 31 189 7.0 13.0
2 姚剑 武汉大学遥感信息工程学院 7 12 2.0 3.0
3 冯辰 武汉大学遥感信息工程学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (23)
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率遥感影像
显著性
深度学习
飞机检测
直线概率图
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
测绘地理信息
双月刊
2095-6045
42-1840/P
大16开
武汉市珞珈山武汉大学出版大楼
1976
chi
出版文献量(篇)
3184
总下载数(次)
13
总被引数(次)
18953
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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