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光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
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珞珈一号01星夜光遥感设计与处理 总被引：2，自引：0，他引：2
珞珈一号01星是兼具遥感和导航的一星多用低轨维纳科学试验卫星,本文针对珞珈一号01星夜光遥感设计与处理,详细介绍了卫星平台的有效载荷及平台设计;面向科学的试验目标,制订了科学的夜光成像任务计划,实现了全国夜光一张图任务规划;提出了面向珞珈一号01星的在轨几何辐射定标模型;研制了支持WEB端及移动端访问的数据共享服务系统;针对夜光遥感数据在社会经济应用问题,提出了发展指数和未来发展指数的珞珈一号指数模型,并通过相关实验验证了模型的有效性。珞珈一号01星可为社会经济参数估算、重大事件评估、渔业监测、国家安全等领域提供技术支撑。 相似文献
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