【摘 要】
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结合火点监测卫星应用特点,针对大幅宽卫星遥感影像自动火点检测时效性差、虚警高等难点问题,提出了基于智能神经网络的双载荷火点目标检测技术。基于低分辨率红外影像,通过基于红外辐射特性的检测算法实现较大幅宽火点目标的快速、准确提取;基于较高分辨率可见光影像,构建具有强大特征鉴别能力的深度残差网络对红外载荷搜索获得的火点切片进行进一步精细化鉴别处理,最后综合两个阶段的提取结果对红外火点的属性进行确认。上述
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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结合火点监测卫星应用特点,针对大幅宽卫星遥感影像自动火点检测时效性差、虚警高等难点问题,提出了基于智能神经网络的双载荷火点目标检测技术。基于低分辨率红外影像,通过基于红外辐射特性的检测算法实现较大幅宽火点目标的快速、准确提取;基于较高分辨率可见光影像,构建具有强大特征鉴别能力的深度残差网络对红外载荷搜索获得的火点切片进行进一步精细化鉴别处理,最后综合两个阶段的提取结果对红外火点的属性进行确认。上述粗精结合的火点目标提取策略,在保证火点目标高检测率的同时,有效地剔除各种场景虚警目标的干扰,以满足在轨检测的实时性和软硬件要求。实验结果表明,与目前主流弱小目标检测算法相比,该算法鲁棒性好、准确率高、时效性好,可实现复杂地物背景下火点目标的高精度检测。
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