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基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

2021-11-13刘小波蔡之华乔禹霖

自动化学报 2021年9期
关键词:深度检测方法

刘小波 刘 鹏 蔡之华 乔禹霖 王 凌 汪 敏

1.中国地质大学(武汉)自动化学院 武汉 430074 2.复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室 武汉 430074 3.地质探测与评估教育部重点实验室 武汉 430074 4.中国地质大学(武汉)计算机学院 武汉 430074 5.北部湾大学北部湾大数据资源利用实验室 钦州 535011 6.清华大学自动化系 北京 100084

光学遥感[1],是指传感器工作波段在可见光波段,也就是0.38~0.76 μm 范围的遥感技术,这个范围的波段是传统航空摄影侦查和航空摄影测绘中最常用的工作波段.随着卫星数量的增多、重访周期的缩短、图像分辨率的提高,遥感图像数据量越来越大,且随着新卫星的升空,数据量将会不断增加.剧增的数据量为科学研究提供了很多可利用的信息,但是要利用好遥感图像还有一定的难度,特别是受天气、光照、海况、传感器参数等多种因素影响,使得光学遥感图像的特征提取较为困难.

光学遥感图像目标检测是确定在给定的航空或卫星图像中是否包含一个或多个感兴趣的地物对象,并对对象进行定位的任务.作为航空和卫星图像分析领域的基本问题,光学遥感图像中的目标检测在环境检测等领域有着广泛的应用,如检测、地质灾害探测、土地利用和土地覆盖(Land-use and land-cover,LULC)制图、地理信息系统(Geographic information system,GIS)更新、精准农业、城市规划等.常见的光学遥感图像的检测目标有人造物体,如船只、车辆、房屋等,以及非人造的自然环境中的物体,如动物、树木、江河等.

传统的光学遥感图……

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