基于卷积神经网络的光学遥感图像船只检测

发布时间：2017-08-22 13:07

  本文关键词：基于卷积神经网络的光学遥感图像船只检测

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【摘要】：目的研究无需进行复杂的图像预处理和人工特征提取,就能提高光学遥感图像的船只检测准确率和实现船只类型精细分类。方法对输入的检测图像,采用选择性搜索的方法产生船只候选区域,用已经标记好的训练样本对卷积神经网络进行监督训练,得到网络参数,然后使用经过监督训练的卷积神经网络提取抽象特征,并对候选区域进行分类,根据船只候选区域的分类概率同时确定船只的位置以及类型。结果与现有的2种检测方法进行对比,实验结果表明卷积神经网络能有效提高船只检测准确率,平均检测准确率达到了93.3%。结论该检测方法无需进行复杂的预处理,能同时对船只进行检测和分类,并能有效提高船只检测准确率。
【作者单位】： 湖南大学;
【关键词】： 卷积神经网络 光学遥感图像 船只检测
【分类号】：TP183;TP751
【正文快照】： 船只的检测是遥感图像研究的热点领域,因其能广泛应用于水上交通监管、渔业管理以及船只救援等重要方面。船只的检测对于海上船只补给物资的包装也有重要作用,远洋运输公司需根据船只的类型确定物资包装的规格,舰队需根据舰船的类型和位置确定补给物资的包装要求以及包装特点[

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本文编号：719288