论文摘要
基于深度学习构建目标检测模型需要大量的标记样本,良好的样本制作能够提升检测模型的检测精度,若标记的样本库缺乏强代表性,则在实际应用中会影响检测模型。结合多尺度高分影像多类型目标的特点,综合应用人工交互解译和成像过程仿真,以遥感图像舰船目标为例,研究制备高分辨率遥感影像的全要素舰船目标样本,重点突破样本数量受限情况下成像过程模型辅助的样本参数空间统计插值技术。综合利用国内外的军民商遥感卫星数据,获取不同环境、不同时间、不同尺度下的包含舰船目标的遥感影像,利用样本空间插值技术,实现多类型多属性的样本扩增,构建丰富样本库,为后续模型训练提供良好的基础。仿真实验表明,所提出的样本扩增方法都在不同程度上提高了目标检测的准确率,最优结果将检测召回率从85%提高到98%,效果显著。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王敏,陈金勇,王港,高峰,孙康,许妙忠
关键词: 遥感目标,样本扩增,深度学习,空间插值技术,召回率
来源: 国外电子测量技术 2019年04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: 中国电子科技集团公司第五十四研究所,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
分类号: TP751;TP181
DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1801269
页码: 60-65
总页数: 6
文件大小: 739K
下载量: 285
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