张 驰, 王 朝, 盛 辉

卫星视频舰船目标检测方法

张 驰1, 王 朝2, 盛 辉1

(1. 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院, 山东 青岛 266580; 2. 青岛市勘察测绘研究院, 山东 青岛 266000)

舰船目标检测是进行海上目标监管, 保障海上权益的重要手段。本文在SSD(single shot multibox detector)算法的基础上, 利用残差网络(ResNet, residual network)作为骨干网络构建SSD模型, 将改进后的SSD算法应用于卫星视频舰船目标检测, 该算法采用残差连接替换原本的级联方式, 加强前后特征之间的联系, 减少模型参数, 在保证检测精度的同时提高检测速度。在本文构建的数据集上进行实验, 结果表明, 改进后的SSD算法在测试集上的均值平均精度(mAP, mean average precision)为93%, 比原始SSD算法提高了5.31%, 充分证明了该方法对于提升SSD模型性能的有效性。使用“吉林一号”视频03星图像进行验证, 结果表明, 该算法能够较准确地检测到舰船目标, 可为海上复杂环境条件下的舰船实时检测提供参考。

卫星视频; 目标检测; 舰船; 深度学习

海面是重要的经济区域, 在军事和民用领域具有显著的地位。舰船是海上交通运输以及装备的主要载体, 对其进行快速和精确的检测在沿海监管和防御等领域具有重要意义[1]。视频卫星作为一种新型的对地观测卫星, 与传统遥感卫星相比, 其最大的特点是可以对某一区域进行“凝视”观测, 以“视频录像”的方式实时获取动态信息, 并实时传输至用户, 特别适于监视动态目标, 分析目标位置变化特性[2]。

传统视频目标检测方法主要有帧间差分法、背景建模法、光流法等。……