基于Mask R-CNN算法的遥感图像处理技术及其应用

摘要：

遥感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域,而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破.与自然场景下的舰船检测不同,遥感图像中的舰船为俯视图,舰船较为密集,且容易与港口混合.当前对舰船检测的输出结果主要是检测框,缺少对舰船掩码的输出,使得无法全面分析出模型存在的不足;同时,由于遥感图像中的舰船停靠密集,容易产生漏检问题.为解决上述问题,利用Mask R-CNN对舰船进行目标检测,较全面地分析模型的训练情况、掩码和检测框的输出结果;通过对目标边缘的学习及参数的调整,使模型与舰船目标相适应.通过实验分析得出了适用于舰船检测的网络模型参数,从而有效降低了舰船停靠密集所产生的误检和漏检问题.

关键词：Mask R-CNN算法、遥感图像处理技术、深度学习、舰船目标检测、影像提取与识别

所属期刊栏目：47

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学青年基金61806199

在线出版日期：2020-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：151-160