【摘 要】
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提出了一个针对高分遥感影像上飞机目标检测与识别的深度学习算法.算法首先进行I TTI 显著图提取,再结合SI FT特征提取和SVM分类实现飞机目标的检测,最后输出到卷积神经网络
【机 构】
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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院 江苏 南京 210044
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提出了一个针对高分遥感影像上飞机目标检测与识别的深度学习算法.算法首先进行I TTI 显著图提取,再结合SI FT特征提取和SVM分类实现飞机目标的检测,最后输出到卷积神经网络进行飞机类型的识别,并利用目标连通域信息完善飞机类型的分类,从而完成从场景中提取出飞机目标的位置与类别信息.本文算法在对Googl e Ear t h中截取的众多场景均有很好的检测与识别效果,检测率达到90%,识别率达到83%.相比传统飞机目标检测算法,本文算法提取了更深层次的信息,检测与识别的精度较高的同时,也具有良好的鲁棒性.
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