基于改进SSD框架的遥感影像飞机目标检测方法

• 作者: 王冰 周焰 张怀念 赵凯
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 飞机目标检测 深度学习 AFSSD检测方法 遥感图像处理 卷积神经网络 候选框生成网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TP753|TJ01
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.01.003

摘要

针对深度学习在遥感影像飞机检测特征提取阶段未专门顾及特定目标的问题,基于单一目标多尺度检测(SSD)框架,提出飞机目标多尺度检测方法(AFSSD).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,结合飞机目标几何特征,建立飞机目标特征提取网络;使用K-均值方法对飞机尺寸聚类,将聚类中心作为代表性的尺寸,构建飞机目标候选框生成网络.仿真结果表明,该方法可以有效检测不同尺寸的飞机目标,提高了检测精度.