基于轻量化网络的光学遥感图像飞机目标检测

论文摘要

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。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 唐玮,赵保军,龙腾

关键词: 星载平台,飞机小目标检测,轻量化网络

来源: 信号处理 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 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

基金: 高等学校学科创新引智计划资助(B14010),“长江学者奖励计划”(T2012122)

分类号: TP751

DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.05.005

页码: 768-774

总页数: 7

文件大小: 4016K

下载量: 335

相关论文文献

• [1].可见光图像中飞机目标的特征选择及提取[J]. 哈尔滨工业大学学报 2010(07)
• [2].基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测[J]. 计算机工程 2020(07)
• [3].基于自适应神经网络的遥感图像飞机目标检测方法[J]. 电子设计工程 2020(12)
• [4].基于深度学习的遥感影像飞机目标检测方法[J]. 空军预警学院学报 2019(04)
• [5].光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述[J]. 计算机科学 2020(S2)
• [6].基于深度学习的飞机目标跟踪应用研究[J]. 光电工程 2019(09)
• [7].基于红外图像的飞机目标关键攻击部位识别[J]. 计算机工程与应用 2011(24)
• [8].遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法[J]. 北京航空航天大学学报 2019(01)
• [9].一种基于背景先验的飞机目标检测方法[J]. 测绘科学 2016(03)
• [10].高频段飞机目标RCS分析[J]. 电波科学学报 2008(03)
• [11].环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测[J]. 系统工程与电子技术 2020(10)
• [12].多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测[J]. 信号处理 2019(04)
• [13].复杂环境大场景SAR图像飞机目标快速检测[J]. 电波科学学报 2020(04)
• [14].基于边界链码的飞机目标检测方法[J]. 兵工自动化 2018(02)
• [15].区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测[J]. 中国图象图形学报 2019(07)
• [16].基于极化交叉熵和Yamaguchi分解的飞机目标检测方法[J]. 信号处理 2017(03)
• [17].基于深度学习的国产高分遥感影像飞机目标自动检测[J]. 遥感技术与应用 2018(06)
• [18].飞机目标在爆炸冲击波作用下的毁伤效应评估方法[J]. 高压物理学报 2019(04)
• [19].一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法[J]. 测绘地理信息 2020(01)
• [20].不同运动状态下的飞机目标雷达散射截面积统计特性分析[J]. 强激光与粒子束 2017(12)
• [21].基于视觉单词选择的高分辨率遥感图像飞机目标检测[J]. 数据采集与处理 2014(01)
• [22].基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测[J]. 国外电子测量技术 2020(07)
• [23].基于几何特征的高分辨率SAR图像飞机目标解译方法[J]. 国外电子测量技术 2015(08)
• [24].一种飞机目标的遥感识别方法[J]. 测绘通报 2017(03)
• [25].星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测[J]. 上海航天 2018(06)
• [26].基于多尺度核索引字典的飞机目标检测优化仿真[J]. 计算机应用与软件 2017(11)
• [27].基于多尺度融合特征卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测[J]. 测绘学报 2019(10)
• [28].利用支持向量机的飞机目标检测[J]. 电光与控制 2008(09)
• [29].面向飞机目标探测的波段选择方法[J]. 红外技术 2011(08)
• [30].飞机红外图像生成研究[J]. 微计算机信息 2011(11)

标签：星载平台论文;  飞机小目标检测论文;  轻量化网络论文;