【摘 要】
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随着遥感成像技术的快速发展,遥感图像分辨率越来越高,数据量越发庞大,图像信息越发丰富,使用传统图像处理算法或经典机器学习算法判读飞机目标的方式已无法保障算法实时性和正确性,因此,如何快速、准确地在大幅面复杂遥感影像中实现飞机目标的识别和定位,成为当前遥感飞机目标检测领域亟待解决的难题。本文以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为基础架构,开展遥感影像飞机
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随着遥感成像技术的快速发展,遥感图像分辨率越来越高,数据量越发庞大,图像信息越发丰富,使用传统图像处理算法或经典机器学习算法判读飞机目标的方式已无法保障算法实时性和正确性,因此,如何快速、准确地在大幅面复杂遥感影像中实现飞机目标的识别和定位,成为当前遥感飞机目标检测领域亟待解决的难题。本文以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为基础架构,开展遥感影像飞机目标检测的研究。根据大幅面遥感影像存在背景复杂、飞机目标呈稀疏性聚集等特点,提出了一种飞机目标高效检测算法（Effective Aircraft Object Detector,EAOD）,主要的研究工作及贡献概括如下:（1）针对遥感图像的大幅面、背景复杂和目标稀疏性聚集的特点,本文提出了一种飞机区域识别网络（Aircraft Area Recognition Network,A~2RNet）。该网络采用一种轻量级网络来提取大幅面遥感图像的整体特征,并使用背景解析模块来增强输出特征的感受野,最后根据图像的区域分类结果对潜在的飞机区域进行筛检。在开源DOTA飞机数据集上,本文提出的A~2RNet性能表现优异,检测准确率达到了95.4%。（2）针对经典Faster R-CNN算法图像输入尺寸固定以及其不具备稳健的旋转检测能力的问题,本文设计了一种改进型Faster R-CNN结构,该结构中嵌入了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network,FPN）,用于实现跨尺度特征融合;同时嵌入精炼旋转分类模块（Refined Rotating Classification Module,R~2CM）来替换RCNN以实现精炼检测;试验结果表明,在开源数据集DOTA和自建数据集上改进型Faster R-CNN的AP50都得到了提高;（3）为了滤除不包含飞机目标的背景区域和实现改进型Faster R-CNN的上下文特征增强,本文提出了一种全局处理模块（Global Processing Module,GPM）。该模块根据A~2RNet的分类结果裁剪出大幅面遥感图像中的飞机区域,并将飞机区域对应的A~2RNet感受野增强特征图作为特征掩码,对飞机区域的上下文信息进行补充。实验结果表明,在引入GPM后,使用A~2RNet可以使得网络在公开数据集DOTA上的检测速度提高了8.24倍,大大提高了遥感飞机目标检测的效率。
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