基于深度哈希学习的高分辨遥感图像目标检测技术研究

发布时间：2022-01-02 19:33

　　遥感图像目标检测是遥感技术的重要应用,近年来在军事和民用的多个领域发挥着越来越重要的作用。最近,深度学习用于自动目标特征学习,克服了传统方法特征提取能力不足和自动化程度低等问题,在遥感图像目标检测中显示出很好的应用前景。然而,随着遥感成像技术的发展,遥感图像的分辨率不断提高,图像规模和复杂度也迅速增加,给宽幅场景下的快速目标检测提出挑战。哈希学习通过机器学习算法将数据映射为二进制码,凭借其二值计算的高效性可以有效提高计算效率,在图像检索领域应用广泛。本文面向高分辨宽幅遥感图像,将哈希学习引入双阶段深度学习目标检测算法中,从深度学习模型的结构、特征和机制三个方面,将哈希学习与深度学习相结合,提出三种快速深度哈希目标检测网络,旨在保持较高检测精度的同时提高检测速度。主要工作和创新如下:（1）针对目标在宽幅遥感图像中非密集分布的特点,提出了深度哈希辅助网络模型。在双阶段检测模型中构建哈希辅助分支,以快速判别局部区域是否为潜在目标区域,构造了协同哈希正则损失,对多支路网络进行端到端训练。一方面,哈希辅助分支具有结构简单以及高效二值计算的特点,其判别过程引入的额外计算可忽略;另一方面,哈希辅助分... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于模板匹配的目标检测算法流程

图 1. 2 基于知识的目标检测算法流程（3）基于手工特征提取与机器学习的目标检测算法借助于手工设计的特征表示以及机器学习强大的分类能力，许多研究将目标检测问题看作一个分类问题并取得了重要的研究成果。如图 1.3 为基于机器学习的检测算

图 1. 3 基于手工特征提取与机器学习的目标检测算法流程深度学习目标检测方法自 2006 年 GeoffreyHinton 等人[20]提出深度学习概念之后，深度学习技术开始不断发展。借助于多媒体数据的爆炸式增长以及计算机硬件尤其是图形处理器（GPU）

【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据哈希学习:现状与趋势[J]. 李武军,周志华.  科学通报. 2015(Z1)
[2]一种高分辨率遥感图像舰船检测方法研究[J]. 孙皓,孙显,王宏琦.  测绘科学. 2013(05)

硕士论文
[1]基于哈希学习的遥感图像目标检测及应用[D]. 徐晖.南京理工大学 2018
[2]基于知识的遥感图像港口目标识别[D]. 柴宏磊.电子科技大学 2015



本文编号：3564761