遥感舰船目标检测识别方法

发布时间：2023-03-19 22:06

　　针对基于经典图像处理方法的目标检测识别方法虚警率高、分类效果差等问题,提出了一种基于深度学习的光学遥感舰船目标检测识别方法。该方法采用形态学运算+深度学习的方法,基于视觉增强技术快速筛选疑似目标,大幅降低需处理的数据量;采用深度学习网络,大幅降低目标检测虚警率。在2片Xilinx FPGA上完成了设计验证,利用FPGA全并行流水处理的特点,大幅提升处理效率和实时性,相对采用i7-CPU和GPU-GTX1050实现该算法,能效比分别提升260倍和28倍。经16景高分2号卫星遥感图像验证,目标检测识别率高于98%,虚警率低于5%。与现有的目标检测识别方法比,该方法在工程化能力、鲁棒性、实时性、准确率、能效比等方面达到较好平衡,性能优越,优于当前业内方法。

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【文章目录】：
0 引言
1 面向光学遥感卫星应用的船舰目标实时检测算法
    1.1 目标检测算法
    1.2 目标检测算法实时实现
    1.3 目标检测算法实现效果
2 基于光学遥感图像的舰船目标识别方法
    2.1 目标识别算法
    2.2 目标识别算法实现效果
3 基于光学遥感图像的舰船目标检测识别系统构建与验证
    3.1 验证系统构建
    3.2 系统验证
    3.3 性能分析
4 结束语



本文编号：3766073