基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

发布时间：2018-03-17 19:35

  本文选题：卷积神经网络(CNN)　切入点：支持向量机(SVM)　出处：《北京航空航天大学学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the background of remote sensing image is complex and greatly influenced by environmental factors, a ship target detection method combining convolution neural network (CNN) and support vector machine (SVM) is proposed. By using convolutional neural network to extract image features and learn them independently, the complex feature selection and extraction process is avoided, and the performance of image processing in complex sea condition background image is improved, at the same time, Because of the difficulty of obtaining the samples of warships, the concept of migration learning is applied, and a large number of samples of civilian ships are used to assist the detection of warship targets, and good results are obtained. The detection rate of this method is 90.59 on the test set, which is robust to external factors such as light, environment and so on.
【作者单位】： 北京航空航天大学宇航学院;北京航空航天大学数字媒体北京市重点实验室;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFB0501300,2016YFB0501302) 国家自然科学基金(61501009,61371134,61071137) 航天科技创新基金~~
【分类号】：TP183;TP751

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本文编号：1626188