旋转矩形区域的遥感图像舰船目标检测模型

摘要：

高分辨率遥感图像舰船目标检测是遥感图像理解任务中的热点研究问题. 由于遥感图像中舰船目标存在成像视角单一、目标分布密集和目标尺度变化大等特点, 直接将自然场景目标检测方法应用于遥感图像舰船检测任务中, 并不能获得满意的效果. 此外, 自然场景目标检测任务中常用的水平矩形框对细长型舰船目标的定位精确度无法满足实际应用需求. 因此, 提出了基于旋转矩形区域的遥感舰船目标检测算法. 首先, 采用旋转矩形框完成舰船目标的定位. 其次, 提出兴趣区域特征金字塔池化模块, 融合兴趣区域的多尺度池化特征以处理目标尺度变化较大的问题. 最后, 设计定位准确度预测分支, 利用定位准确度预测值指导非极大值抑制算法, 从而优化后处理的结果. 在遥感舰船公开数据集 HRSC2016上, 通过 3个级别任务(分别为单类、4类和 19类舰船检测识别)上的实验结果验证了算法的有效性.

关键词：遥感图像、卷积神经网络、舰船检测

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金91646207;科技部重点研发计划2016YFB0501100

在线出版日期：2019-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1935-1945