遥感目标空间关系检测方法

摘要：

当前基于深度学习的遥感目标检测方法只能识别出遥感目标的类别及位置,无法检测出遥感目标间的空间关系.针对该问题,提出一种遥感目标空间关系检测方法.首先采用卷积神经网络构建视觉模块,以提取出遥感图像中的视觉特征;其次构建语义模块将提取出的视觉特征映射至语义嵌入空间中,以实现遥感目标视觉特征和语义特征的深度融合;最后将Softmax函数和视觉一致性损失函数引入传统的三元组损失函数中,设计一种改进的三元组损失函数.在自制的遥感目标空间关系检测的数据集中采用所提方法进行实验.实验结果表明,在前20、50和100个的预测结果中,所提方法的召回率分别为76.32/、78.54％和81.47％,说明所提方法具有良好的空间关系检测性能,能够精准检测出遥感图像中的遥感目标及其空间关系.

关键词：遥感、遥感图像、空间关系检测、卷积神经网络、视觉模块、语义模块

所属期刊栏目：41

分类号：TP751;TP183(遥感技术)

资助基金：山东省重点研发计划2019GHY112081

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：204-209