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《测绘科学》2020,(3)
针对传统舰船检测方法中流程繁琐,速度较慢且对于复杂背景区域的检测精度较低等问题,该文提出了一种改进的Faster R-CNN深度神经网络端到端自动检测方法。该方法通过数据增强技术对数据集进行扩充,使用深度残差网络ResNet替代传统平网络VGG-16对数据集进行特征提取,在区域生成网络中针对舰船目标长宽比较高的特点修改了标定框的长宽比,较好地解决了传统检测方法步骤繁琐,速度较慢等缺点,实现了对遥感影像舰船目标的自动检测。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN检测算法能够对遥感影像中的舰船目标进行快速的精确检测,准确率可达92.3%,检测速度达到每秒5帧。即使在面对遥感影像背景复杂、目标局部遮挡问题时也能准确识别。和传统的ENVI与eCognition分类手段相比,该方法提升了目标检测效果和识别效率,Faster R-CNN检测算法相比该方法提升了检测精度。 相似文献
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针对Faster R-CNN模型在遥感影像中对飞机目标进行检测与识别时,易出现漏检、错检等问题,提出了一种在基于小样本飞机遥感影像数据集的改进型Faster R-CNN目标检测方法。首先对特征提取网络进行优化,然后将非顶层特征图融合顶层特征图得到边缘信息更丰富的融合特征图,利用该特征图输入RPN网络,完成目标检测模型的训练;并结合自适应阈值进行检测。以普通客机与战斗机目标为试验对象,开展飞机目标检测与识别对比分析。试验结果表明,所提出的算法在小样本情况下检测效果有明显提升。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 相似文献
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为提升传统算法对高分辨率遥感图像中地物目标的检测效果,将深度学习目标检测框架快速区域卷积神经网络(faster regions with convolutional neural network,Faster R-CNN)应用于高分辨率遥感图像目标检测任务中。以机场为检测场景、飞机为检测目标进行实验,首先,利用高分辨率遥感图像数据集训练Faster R-CNN框架,得到相应的目标检测模型;然后,采用该模型对高分辨率遥感图像中的飞机目标进行检测;最后,对实验结果进行统计分析及评价。实验结果表明,Faster R-CNN模型能够全面而准确地检测飞机目标,最优F1分数值为0. 976 3,并且同一个模型可以对多种高分辨率遥感图像进行目标检测。 相似文献
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为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。 相似文献
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利用传统方法对遥感影像的目标检测,过程复杂并且耗时.随着深度学习的发展,用深度学习的方法进行目标检测,为遥感影像的检测开辟了新的思路.当前目标检测的方法主要包括以Faster R-CNN为代表的两阶段检测算法和以SSD为代表的单阶段算法,两阶段算法精度高速度慢,单阶段算法速度快精度低.针对两种算法的优势,该文将Faster R-CNN中的RPN与SSD算法相结合,融合单阶段和两阶段算法的优势,在提高精度的情况下保证速度,并加入特征金字塔结构,利用多个卷积层融合低层特征和高层特征的信息,提高预测效果.在NWPUVHR-10高分辨率数据集上进行训练和测试,对结果进行算法评估.同时选用测试集将该文算法与Faster R-CNN和SSD算法进行对比,实验表明该文算法提高了对小目标物体的检测精度,获得了更优的性能. 相似文献
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基于实例分割模型的建筑物自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理,难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型,由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题,本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进,提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先,在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作,以降低上采样造成的混叠效应;然后,在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支,改善掩膜预测的效果;最后,将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明,本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部,没有目标粘连情况,且mAP值较Mask R-CNN有所提高,能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。 相似文献
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本文针对现有方法对遥感图像目标检测准确率低的问题,在更快速区域卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region Convolutional Neural Networks)算法的基础上对其进行改进,提出一种新的遥感图像目标检测算法。该算法把Faster R-CNN算法中的VGG (Visual Geometry Group)特征提取网络替换为残差网络ResNet(Residual Networks),在此基础上加入特征金字塔网络以充分表达语义信息和位置信息,并使用焦点损失函数替代Faster R-CNN算法中的交叉熵损失函数以解决难易样本对总损失贡献的权重问题,最后对NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集采用数据增广方法以解决数据集中图像样本数量少的问题。为验证本文算法的效果,进行了两组对比实验。第一组实验为本文提出的改进模块在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的消融实验;第二组实验为本文算法与其他算法在NWPU VHR-10数据集上的对比实验。实验结果表明,本文算法在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的多类平均准确率分别达到93.4%和9... 相似文献
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码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱,且受周围船舶、建筑等环境干扰严重,传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求,如何对码头目标进行准确识别成为亟需解决的问题。本文基于公开遥感数据集及Google Earth高分遥感影像构建了3种码头类型的数据集,并针对码头的尺寸特征和空间分布特征对Faster R-CNN算法进行了如下改进：（1）采用K-Means算法对候选框进行预设,使其大小更适应码头尺寸;（2）采用Soft-NMS算法代替NMS算法,以降低分布密集地区码头的误删率和漏检率。实验结果表明,本文改进的Faster R-CNN算法FKSN (Faster R-CNN+K-Means+Soft-NMS)识别精度达到92.6%,相较Faster R-CNN算法精度提高了8.3%。将码头目标识别结果和传统分类方法 ISODATA、SSD及Faster R-CNN、Faster R-CNN+K-Means等目标提取模型的识别结果相对比,本文方法在虚警率和漏检率的评价指标表现最好,分别为3.2... 相似文献
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遥感影像目标的尺度特征卷积神经网络识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像的目标检测与识别,是高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容。针对传统影像目标检测与识别算法中人工设计特征稳健性与普适性差的问题,本文提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别方法。首先通过统计遥感影像目标的尺度范围,获得卷积神经网络训练与测试过程中目标感兴趣区域合适的尺度大小。然后根据目标感兴趣区域合适的尺度,提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别架构。通过WHU-RSone数据集对本文卷积神经网络架构与Faster-RCNN架构对比测试验证。试验结果表明,本文架构ZF模型和本文架构VGG-16模型的mean average precision(mAP)分别比Faster-RCNNZF模型和Faster-RCNNVGG-16模型提高8.17%和8.31%,本文卷积神经网络架构可获得良好的影像目标检测与识别效果。 相似文献
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基于全卷积网络的高分辨遥感影像目标检测 总被引：2，自引：0，他引：2
目标检测是遥感图像分析处理中的研究热点之一,具有十分重要的科研和应用价值。传统遥感影像目标检测方法多使用人工构造的浅层次特征,结合支持向量机、随机森林、Adaboost等分类器进行目标识别,难以充分挖掘和利用影像中的深层特征。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络在图像认知方面取得了巨大成功。在目标检测领域,以Faster R-CNN算法为代表的方法取得了突破性进展,检测精度大幅提高,检测速度达到了近实时的性能。但是,Faster R-CNN算法由于使用了感兴趣区域（RoI）池化层,各个RoI计算不共享,因此检测速度依然有待提高。R-FCN基于全卷积网络结构,同时采用位置敏感池化来引入平移变化,抵消全卷积网络造成的平移不变形问题,检测精度和效率都有了很大的提高。本文阐述了R-FCN算法原理,并运用于高分辨遥感影像目标检测分析了不同参数和网络结构对R-FCN检测效果的影响,比较了利用Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN 3种算法进行飞机识别的性能。试验结果表明,利用R-FCN进行飞机识别定位可以达到99.3%的准确率和每张图180 ms的检测速度。 相似文献
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多分辨率特征融合的光学遥感图像目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。目前,基于深度学习的自然图像目标检测有了突破性进展。但是,由于遥感图像具有目标尺度差异大且类间相似度高的特点,使得处理自然图像的目标检测算法直接应用于遥感图像时仍面临着一些挑战。针对上述挑战,本文提出一种多分辨率特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,通过特征金字塔提取多尺度特征图并在其后嵌入多分辨率特征提取网络,促使网络学习目标在不同分辨率下的特征,缩小不同特征层之间的语义差距。其次,为实现多分辨特征的有效融合,本文采用自适应特征融合模块挖掘更具判别性的多分辨特征表达。最后,将自适应特征融合模块的输出特征的相邻层进行深度融合。在公开的遥感图像目标检测数据集DIOR和DOTA上评估了本文方法的有效性,相比采用特征金字塔结构的Faster R-CNN,本文方法的准确率(mAP)分别提高2.5%和2.2%。 相似文献
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船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标,进而限制船舶检测精度。针对该问题,本文提出一种用于遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法。首先引入形变卷积/RoI池化模块,以适应朝向和形态多变的船舶目标;其次借鉴在小目标检测中性能出色的特征金字塔网络的建模思想,采用对称式网络和多尺度特征融合的方式进一步融合高级语义和低级空间信息,提升小尺度目标特征分辨率。在40 000幅、船舶目标67 280余个的遥感影像数据集上的试验结果表明,本文方法能够有效集成形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合方法,相较传统CNN船舶检测方法取得明显提升,在准确率、召回率及F_1指标上分别达到85.8%、97.9%和91.5%。 相似文献
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Automatically detecting objects with complex appearance and arbitrary orientations in remote sensing imagery (RSI) is a big challenge. To explore a possible solution to the problem, this paper develops an object detection framework using a discriminatively trained mixture model. It is mainly composed of two stages: model training and object detection. In the model training stage, multi-scale histogram of oriented gradients (HOG) feature pyramids of all training samples are constructed. A mixture of multi-scale deformable part-based models is then trained for each object category by training a latent Support Vector Machine (SVM), where each part-based model is composed of a coarse root filter, a set of higher resolution part filters, and a set of deformation models. In the object detection stage, given a test imagery, its multi-scale HOG feature pyramid is firstly constructed. Then, object detection is performed by computing and thresholding the response of the mixture model. The quantitative comparisons with state-of-the-art approaches on two datasets demonstrate the effectiveness of the developed framework. 相似文献
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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN(region-based convolutional neural network)的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点;然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明,所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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为提高高分辨率光学遥感图像港口自动检测的准确性,常需综合多类线索并进行复杂的特征提取、融合与分类推理,从而带来较高的计算复杂度。为此,仿生人类视觉注意机制,提出了一种复合线索视觉注意模型,综合利用高分辨率光学遥感图像港口多尺度底层特征和高层知识线索,实现了港口检测特征自然融合与综合分类推理。该方法在提高检测效果的同时较好地控制了计算量的增长,避免了复杂特征的大范围区域提取,采用多步快速算法降低了整个算法的计算复杂度,实现了计算资源受限条件下港口的快速定位与检测。同时,由于能将有限计算资源快速聚焦于最可能含有港口目标的区域,大大提高了目标检测方法响应的实时性。来自不同卫星的高分辨率光学遥感图像实验结果,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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为了解决高分辨率遥感影像道路交叉口位置检测与类型识别问题,提出了一种基于可变形部件模型的道路交叉口检测方法。首先,分析了道路交叉口在高分辨率遥感影像上的表征形式;然后,借鉴面向对象的思想,利用可变形部件模型,通过训练和学习其整体和部件组成的空间布局特征获取目标对象模型参数;最后,通过滑动窗口搜索匹配方法获取道路交叉口位置和其对应的类型。由仿真与实验结果可知,此算法不仅能够自动、准确地检测道路交叉口的几何位置,而且能够识别其几何形状类型,可有效提高道路网络拓扑结构构建效率。 相似文献