基于改进R-FCN框架的遥感影像飞机目标识别方法

摘要：

遥感影像飞机目标识别是实现地面特定目标的精准打击、掌握机场军事价值的重要途径.针对飞机识别数据集未充分参照不同条件下飞机几何形态的问题,构建了飞机类型识别数据集,同时为进一步提高识别精度,基于区域全卷积网络(R-FCN)识别框架,提出飞机目标全卷积神经网络(AFFCN)识别方法.通过人工增强方法,扩增包含四种类型飞机影像的数量,构建了每种类型飞机识别数据集;基于深度残差网络能有效区分不同类型目标的性质,提出了飞机目标深度残差网络,并将此网络应用于R-FCN识别框架中,建立了AFFCN识别方法.仿真结果表明,该方法结合本文数据集可以准确地识别遥感影像中的飞机目标.

关键词：遥感影像处理、飞机目标识别、飞机目标全卷积神经网络识别、飞机类型识别数据集、R-FCN框架

所属期刊栏目：33

分类号：TP753;TN957(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61601510

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：318-322