轻量卷积神经网络遥感影像目标检测方法

针对常规遥感影像目标检测模型在低算力环境难以运行问题,提出一种新的轻量级目标检测方法.采用深度可分离卷积核及通道分组混排构建轻量级特征提取网络,采用K-means聚类获取锚点框,使用跨层连接双层特征金字塔预测多尺度目标.利用遥感影像目标检测数据集(RSOD)数据集对模型训练,采用精度均值,平均精度均值,每秒传输帧数对模...     

级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测

传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征,对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差,基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索和弱小目标检测问题,针对上述问题,本文提出了一种基于级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测算法。首先根据全卷积神经网络能够支持输入任意大小图像的特点,采用小尺度浅层全卷积神经网络对整幅影像进行遍历和搜索,快速获取疑似飞机目标作为兴趣区域,然后利用较深层的卷积神经网络对兴趣区域进行更精确的目标分类与定位。为提高卷积神经网络对地物目标的辨识能力,在卷积层中引入多层感知器,并在训练过程中采取多任务学习与离线难分样本挖掘的策略;在测试阶段,建立影像金字塔进行多级搜索,并结合非极大值抑制消除冗余窗口,从而实现由粗到精的飞机目标检测与识别。对多个数据集下多种复杂场景的遥感影像进行测试,结果表明,本文方法具有较高的准确性和较强的稳健性,可为大幅遥感影像的飞机目标检测问题提供一个快速高效的解决方案。     

深度卷积网络支持下的遥感影像井盖部件检测

数字城市管理发展中城市部件调查是一项重要的任务,但是城市井盖部件信息获取存在人工调绘效率低、精度难以保证等缺陷,影响城市井盖部件的及时更新。因此本文利用深度卷积神经网络模型,通过小卷积核、尾部裁剪和保持输入大小等改进边缘检测网络（HED）并增加两层卷积运算提取目标,提出HED-C网络模型,实现了端到端的井盖部件目标检测。试验结果表明,利用HED-C模型井盖部件召回率可达96.58%,查准率可达97.93%,相较Faster R-CNN、YOLO和SSD网络模型,综合性能有了较大提高。     

轻型卷积网络遥感影像多地物快速检测方法研究

针对低算力硬件环境下,常规遥感影像目标检测方法难以正常运行的问题,提出一种轻型遥感影像检测模型。以深度可分离卷积核与平均池化下采样并联结构搭建特征提取结构,然后在特征提取结构末端连接双层轻型特征强化金字塔,最后在检测输出端口使用改进非极大值抑制算法输出最佳检测框。以多个开源遥感影像数据集构建测试数据集,同时使用改进的k-means++算法进行锚点框聚类。实验结果表明,本文模型在平均精度均值方面显著优于对比模型,同时能够在低算力硬件中开展实时级检测,具有实际应用价值。     

基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测

在深度学习理论模型的基础上,提出了基于卷积神经网络的云检测方法。以GF-2号卫星影像为数据源,选取广西壮族自治区贵港市为实验区,提取了不同下垫面的云,验证了该方法的有效性。     

遥感影像目标的尺度特征卷积神经网络识别法

高分辨率遥感影像的目标检测与识别,是高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容。针对传统影像目标检测与识别算法中人工设计特征稳健性与普适性差的问题,本文提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别方法。首先通过统计遥感影像目标的尺度范围,获得卷积神经网络训练与测试过程中目标感兴趣区域合适的尺度大小。然后根据目标感兴趣区域合适的尺度,提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别架构。通过WHU-RSone数据集对本文卷积神经网络架构与Faster-RCNN架构对比测试验证。试验结果表明,本文架构ZF模型和本文架构VGG-16模型的mean average precision(mAP)分别比Faster-RCNNZF模型和Faster-RCNNVGG-16模型提高8.17%和8.31%,本文卷积神经网络架构可获得良好的影像目标检测与识别效果。     

多尺度并联卷积神经网络遥感影像油罐目标检测算法

针对传统遥感影像油罐目标检测算法依赖油罐圆形特征,对于背景复杂和存在大量小目标的情况检测效果差的问题,提出一种多尺度并联卷积神经网络油罐目标检测算法.首先根据油罐目标尺寸对各神经网络检测效果的影响规律,采用不同网络架构分别检测不同尺寸的油罐目标;其次利用经过训练的分类网络对上述检测结果进行后处理,剔除可能存在的误检;最...     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像语义分割

针对高分遥感影像语义分割面临的类别不平衡和上下文信息利用不充分问题，本文提出了一种优化的DeeplabV3+算法。首先通过修改交叉熵损失函数，解决数据不平衡问题；其次使用Vortex Pooling取代ASPP模块提高上下文信息；然后采用多尺度输入充分利用图像的多尺度信息，并用投票策略进行特征融合提高图像分割准确性；最后使用形态学作后处理消除拼接痕迹和噪声。在CCF大赛的数据集上进行训练，并与其他经典语义分割算法进行比较。试验结果表明，该算法充分利用上下文信息，有效减少了错误分类，且使分割边界更精确，尤其对于线状目标的捕捉能力更强；在整幅测试影像上的MIoU可达85.21%，明显优于SegNet、U-Net算法。     

基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类

场景分类对于高分辨率遥感影像的理解和信息提取具有重要意义。传统方法利用低、中级或语义特征来对影像的场景进行判别,但是针对高分影像涵盖的细节多、类别复杂等特点,中低层特征无法对影像语义进行准确描述。本文提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN场景分类模型。首先利用卷积层对影像的纹理、颜色等低阶特征进行提取,然后利用池化层对重要特征进行筛选,最后将提取到的特征进行组合,形成高阶语义特征,利用高阶语义特征对高分影像进行场景分类。为了解决模型的过拟合问题,使用了数据增广、正则化及Dropout提高模型的泛化能力。本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的准确率,相比于传统方法,有效地提高了分类精度,同时证明了深度卷积神经网络在遥感影像分类领域优越性。     

一种基于改进YOLOv3的遥感影像飞机目标检测算法

针对遥感影像场景复杂,飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,提出一种基于改进YOLOv3的遥感影像飞机目标检测算法。首先对YOLOv3的特征提取网络的结构进行改进,并将网络的检测尺度由3个扩展至4个,提高小目标的检测率;其次采用线性加权的非极大值抑制算法,降低排列交错紧密的小目标的漏检率;最后在本文设计的数据集上将该算法与YOLOv3进行对比实验。结果表明,改进后的算法对复杂背景下的小尺寸飞机目标的检测准确率和召回率均有明显提升,验证了本文算法的有效性和鲁棒性。     

联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类

针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题，结合迁移学习与集成学习，提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想，利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器，提取图像多个高度抽象的语义特征；然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型，对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型，将预测概率结果融合构建概率特征；最后利用支持向量机对概率特征训练和预测，得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验，即使在只有10%的数据作为训练样本情况下，本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。     

结合卷积神经网络与显著性特征的机场检测

遥感影像机场检测中,针对传统人工设计特征的方法稳健性差、检测耗时的问题,提出了一种结合卷积神经网络与显著性特征的遥感影像机场检测算法。利用卷积神经网络快速准确地检测出机场目标,确定兴趣区域,对兴趣区域进行显著性检测和连通区提取,从而获取更加精确的机场边界,最后利用多种场景下的影像进行测试。结果表明,本文方法具有明显的精度和速度优势;利用频率视觉显著性分析方法对获得的机场区域进行视觉显著性检测,可有效获取机场和跑道的精确边界,提高机场检测的效果和实用价值。     

结合超像素和卷积神经网络的国产高分辨率遥感影像云检测方法

由于国产高分辨率卫星遥感影像波段少、光谱范围窄,导致传统云检测方法精度低。本文提出了基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法。首先采用主成分分析非监督预训练网络结构,获取待测遥感影像云特征;然后采用超像素分割方法进行影像分割;最后将检测结果影像块拼接,完成整幅影像云检测。试验效果评价表明,基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法不受光谱范围限制,云检测精度高,误判较少,适合国产高分辨遥感影像云检测。     

融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络

为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素级遥感影像变化检测任务的长距离上下文建模能力。该模型在LEVIR-CD数据集和CDD数据集进行测试,F1得分分别为90.73和93.14,优于各对比模型。     

基于Siamese卷积神经网络的影像瓦片变化检测技术

针对地理信息变化较快而传统更新方式效率不高的问题,目前许多学者提出了各类变化检测的方法,但这些方法大都是基于影像数据进行试验,对影像预处理要求较高,且检测精度的稳定性较差,受数据源质量影响较大。而天地图、百度地图、谷歌地图等地图中均可免费下载各种级别的影像瓦片,因此本文提出利用天地图影像瓦片进行试验,采用Siamese卷积神经网络（SCNN）和深度学习技术,开发基于SCNN的高精度变化监测算法,以快速发现变化区域,实现地理信息变化信息检测。     

基于随机森林的遥感影像变化检测

随机森林是一种新兴的、高度灵活的机器学习算法,在预测和分类方面有着良好的稳定性,且算法性能要优于许多单预测器。鉴于此,本文提出了随机森林的遥感影像变化检测算法,利用熵率法对遥感影像进行超像素分割,获取最优分割结果;构建了基于随机森林的遥感影像变化检测模型,以所提取的Gabor特征和光谱特征作为模型输入进行训练和预测,并将有决策树的投票作为最终的变化检测结果。试验结果表明,本文所构建的随机森林变化检测模型在漏检率和虚检率上明显低于其他算法,且总体正确率高,在算法时间上也明显优于其他算法。