一种飞机目标的遥感识别方法

摘要：

高空间分辨率遥感影像通常具有数据量大、背景复杂及地物占比较少等特点.如果直接将RCNN模型应用于高空间分辨率遥感影像目标识别,计算量大且效率低.级联AdaBoost算法识别率高、速度快,但又会产生较多的虚假目标.本文结合RCNN模型和级联AdaBoost算法,提出了一种由粗到精的飞机目标识别方法.首先使用基于HOG特征的级联AdaBoost算法快速提取飞机目标候选区域,然后利用基于卷积神经网络特征的SVM对飞机目标候选区域进行精细识别.试验表明,本文提出的方法在保证准确率的同时,还有效提高了计算效率.

关键词：AdaBoost、RCNN、飞机识别、高空间分辨率遥感影像

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：34-37