联合连续学习的残差网络遥感影像机场目标检测方法

摘要：

在现有的高分辨率、大尺度目标遥感图像的检测中,传统方法由于提取特征手段单一、速度慢而无法快速并准确地从光学遥感影像中实现机场目标的识别.受人类视觉系统层次认知的启发,提出了一种适用于中高分辨率光学遥感影像的机场目标检测网络(CLRNet).首先构建深度残差块,并将其作为特征提取网络;然后基于生成的样本核心集,采用连续学习方式从海量遥感数据中逐次迭代,精调机场检测模型;经过连续学习得到了鲁棒性强、遗忘度低的检测模型,该模型可以准确快速地从海量复杂背景下的光学遥感影像中识别出机场目标,而且对薄云遮挡以及卫星拍摄不全的机场有较好的识别效果.选取国产吉林一号卫星影像数据集进行测试,结果表明:所提方法的检测精度mAP(IoU不小于0.5)可达0.9613,每景的检测时间为0.23 s.

关键词：遥感、连续学习、核心集、机场检测、残差卷积神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家重点研发计划;吉林省重点科技研发项目

在线出版日期：2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：173-185