遥感图像密集小目标检测方法研究

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目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一,根据适用的场景、目标不同,目标检测衍生发展出多个子领域。其中,随着航空航天技术的发展和无人机在各行业内的广泛应用,空域图像的信息利用也逐渐成为研究焦点,尤其是以遥感可见光图像为载体的图像研究工作,由于其在生产生活、军事活动中具有重要应用价值,也随之成为热点,而遥感目标检测作为提取遥感图像中核心信息的方法之一,得到了诸多研究者的关注。但由于遥感图像具有的特殊性质,导致其无法直接适用于通用目标检测方法中,需要设计具有针对性的结构和方法来解决其特殊性带来的影响与检测误差。为此,本文首先回顾了通用目标检测的主要发展历程与检测思路,针对遥感目标与遥感数据集的特殊性进行分析,利用深度学习理论与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为基础,对遥感图像目标检测方法进行研究,体现在以下工作中:(1)设计了一种改进的深度级联遥感目标检测网络,通过分析遥感图像中的目标特点,以通用目标检测的两步法结构为基础架构,加入能有效提取多尺度特征的特征金字塔结构(Future Pyramid Network,FPN),以残差网络Res Net-50为基础,利用可形变卷积改进特征提取过程,并在最终目标检测网络中适用了一种三级级联结构,避免网络学习中过拟合现象的出现,同时提高了检测Io U门限。使得改进后的网络能够更加全面地利用遥感图像中多尺度信息进行检测,增强了对小目标的检测能力。(2)以遥感图像中额外具有的地面采样距离信息(Ground Sample Distance,GSD)为基础,研究并提出了一种基于遥感图像GSD预测的超分辨遥感目标检测方法。其主要思路是利用遥感图像覆盖范围广、区域纹理丰富的特性,将图像复杂度估计方法与遥感图像GSD相关联,将其作为额外信息引入目标检测网络,同时利用超分辨网络结合GSD对图像进行选择性放大,最终达到使具有大GSD的图像中较难以被检测到的小型目标被放大至更合适的尺度,提升图像中小目标密集区域的检测效率与准确率。
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