基于深度卷积神经网络的遥感图像船只识别

• 作者: 夏乐 李长安 江涛 龙强 张杰
• 来源期刊: 地理空间信息
• 关键词: 遥感图像处理 深度学习 卷积神经网络 目标识别
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 技术热点研究
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2021.09.002

摘要

根据遥感图像的特点,针对海面目标难以准确识别的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的船只识别方法.首先利用分类网络进行图像的预分类,然后在分类结果的基础上,构成双通道的识别体制,识别网络采用Faster R-CNN.针对受云雾遮挡的船只识别问题,利用改进的深度卷积神经网络结构开展网络训练与调优,处理结果的F1-Score最高可达0.7253.训练的网络模型表现出很好的船只目标识别能力,处理结果证明了该方法的有效性与准确性.