基于clear-SSD的单点多盒飞机目标检测天气适用性

摘要：

目前遥感影像目标检测算法大多针对良好天气,一旦出现雾霾,则必然影响检测效果.为使目标在良好天气或雾天条件下均能有较优的检测精度,必须提高模型适用性,以飞机检测为例,提出一种基于影像处理的clear-SSD(sigle shot multi-box detector)模型.该模型在SSD检测算法前增加了影像处理算法,即先对待检测的遥感影像进行清晰化处理,再通过SSD检测算法提取影像中的飞机.比较不同清晰化算法对检测精度的提升效果,选择适用性最优的算法作为模型前端.备选清晰化算法包括暗通道、高斯同态滤波及线性同态滤波.研究表明,三种清晰化算法对精度均有改善,其中高斯同态滤波的适用性最优,平均检测精度达到0.9843,比原始SSD模型提高了0.043,因此,将高斯同态滤波作为clear-SSD模型的影像处理部分.

关键词：深度学习、目标检测、清晰化算法、暗通道、同态滤波

所属期刊栏目：20

分类号：P407.8(一般理论与方法)

资助基金：海南省重大科技计划;四川省科技计划;国家高分辨率对地观测重大科技专项

在线出版日期：2020-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：12717-12723