应急遥感制图中敏感目标自动检测与隐藏方法

摘要：

应急遥感制图在灾害响应中作用显著,能为灾害评估、救灾决策提供有力支撑.传统应急遥感制图流程中,人工检索敏感目标并使用图像编辑工具进行脱密处理的方式效率不高,与防灾救灾的高即时性要求相矛盾,无法实现快速发布与使用.将深度学习中的目标检测模型和生成式对抗网络模型相结合,构建遥感影像敏感目标检测与隐藏两阶段处理模型,并以遥感制图中飞机目标处理为例验证模型性能.针对飞机目标特点,采用损失函数重构、区域推荐网络候选框优化、Mask优化算法引入、注意力机制重构等改进方案.实验结果表明,该方法全流程处理时间较人工处理缩短50％以上,能快速、智能地进行遥感影像敏感目标检测与隐藏处理,缩短应急制图周期.

关键词：应急遥感制图、敏感目标检测、敏感目标隐藏、Mask R-CNN模型、Deepfill模型

所属期刊栏目：45

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划2016YFC0803106

在线出版日期：2020-09-15（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：1263-1272