论文摘要
以舰船为研究对象,研究高分辨遥感图像的多尺度多目标检测中的关键技术,主要解决多尺度多目标识别和细粒度分类准确率低等问题.在目标定位方面,利用特征金字塔深度网络定位多目标区域,创建一个在所有尺度上均具有语义信息的特征金字塔,有效解决多尺度多目标数据定位准确率低这一关键问题;在目标识别方面,利用共享CNN网络重建输入图像、优化多任务损失函数提取细粒度分类目标结构特征,提高细分目标识别准确率.与GoogLeNet、Faster R-CNN和Yolo三种目标检测算法对比实验表明,利用特征金字塔和重建输入图像可有效检测多目标多尺度的细粒度船舶对象,漏检率为1.5%,细粒度分类识别平均准确率为92.67%.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周慧,严凤龙,褚娜,陈澎
关键词: 高分辨率遥感图像,船舶检测,多尺度多目标检测
来源: 大连海事大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,船舶工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 大连东软信息学院计算机与软件学院,大连海事大学航海学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51609032),辽宁省科技厅自然基金项目
分类号: U675.79;TP751
DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2019.04.018
页码: 131-138
总页数: 8
文件大小: 1369K
下载量: 162
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标签：高分辨率遥感图像论文; 船舶检测论文; 多尺度多目标检测论文;