凝视视频卫星目标检测算法

摘要：

为了实现对高分辨率光学遥感视频卫星成像视场范围内的飞机目标进行快速高效检测,提出一种遥感影像快速目标检测方案.文章借鉴深度卷积神经网络模型YOLO系列算法高速检测目标优点,引入端对端式全卷积神经网络构建检目标测算法,通过实验统计和探索光学卫星成像视场范围大小对目标检测准确率和检测速度的影响,结合目标尺度进行网络调优、改进检测模型,得到基于凝视成像视频卫星目标检测的高效算法.运用算法对来自"吉林一号"光学A星及视频3星的影像数据集进行目标检测实验统计,在413张800像素×800像素的静态遥感影像测试集中实现76.2％的平均检测准确率,在同等尺度的遥感视频序列中实现31帧/s的检测速度.该算法成功将深度卷积神经网络技术引入到凝视视频卫星遥感应用领域,有效证明了深度学习技术在遥感视频识别领域的可行性.

关键词：视频卫星、目标检测、深度卷积神经网络、卫星遥感应用

所属期刊栏目：39

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：吉林省科技厅重点科技攻关项目20170204034SF;国家重点研发计划2016YFB0502605

在线出版日期：2019-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：102-111