| Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测 |
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| 引用本文： | 张涛,杨小冈,卢孝强,卢瑞涛,张胜修.Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测[J].遥感学报,2022,26(9):1859-1871. |
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| 作者姓名： | 张涛 杨小冈 卢孝强 卢瑞涛 张胜修 |
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| 作者单位： | 1.火箭军工程大学 导弹工程学院, 西安 710025;2.中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安 710068 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：61806209）;航空科学基金（编号：201851U8012）;陕西省自然科学基础研究计划（编号：2021JQ-373） |
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| 摘 要： | 针对当前遥感图像舰船目标检测精度不佳问题,本文构建舰船目标数据集STAR,提出基于Dense RFB和LSTM多尺度舰船目标检测算法。该算法首先在SSD网络基础上设计了浅层特征增强模块,基于人眼视点图采用Dense RFB特征复用和膨胀卷积增大感受野的尺度和种类,增强浅层网络对细节特征的提取能力;其次设计了深层多尺度特征金字塔融合模块,采用FPN和LSTM思想,基于反卷积和残差网络对深层不同尺度特征进行融合,增强网络结构非线性和特征层的表征能力;最后加入聚焦分类损失函数进行联合训练,有效避免了正负样本失衡问题。在遥感图像舰船数据集上实验,本文所提舰船目标检测算法精度均值达到81.98%![]() ![]() ,检测速度达到29.6帧/s。此外,遥感图像中成像模糊、被遮挡、部分被裁剪等舰船目标的检测效果也优于原有经典算法,实验结果表明该算法对遥感图像舰船目标检测的泛化能力较强,有效地提高了遥感图像舰船目标检测的精度。
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| 关 键 词： | 舰船目标检测 Dense RFB 特征金字塔 LSTM 多尺度特征 |
| 收稿时间： | 2021/2/20 0:00:00 |
Ship detection in remote sensing image based on dense RFB and LSTM |
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| ZHANG Tao,YANG Xiaogang,LU Xiaoqiang,LU Ruitao,ZHANG Shengxiu.Ship detection in remote sensing image based on dense RFB and LSTM[J].Journal of Remote Sensing,2022,26(9):1859-1871. |
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| Authors: | ZHANG Tao YANG Xiaogang LU Xiaoqiang LU Ruitao ZHANG Shengxiu |
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| Institution: | 1.College of Missile Engineering, Rocket Force University of Engineer, Xi''an 710025, China;2.Xi''an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi''an 710068, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ship target detection Dense RFB feature pyramid networks LSTM multi-scale feature |
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