RBF神经网络模型在遥感目标检测中的应用

摘要：

光学遥感成像是一种常见的船舶目标图像获取方法,对其图像中的船舶目标检测正逐渐成为研究热点.本文利用RBF神经网络模型对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种常见船舶光学遥感图像进行检测,首先结合kmeans和区域增长法对遥感图像进行分割,接着对船舶区域提取灰度一致性矢量和距离直方图2个特征.最后用聚类方法对RBF网络训练,并用其对船舶目标进行训练和检测.检测结果表明,本文的RBF神经网络模型对船舶目标的检测准确率为86％左右,有效实现了常见船舶目标的检测.

关键词：RBF神经网络、灰度一致性矢量、距离直方图

所属期刊栏目：37

分类号：U665.26(船舶工程)

在线出版日期：2015-10-23（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：203-206