基于Faster R-CNN的高分辨率图像目标检测技术

编号 zgly0001675942

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Faster R-CNN的高分辨率图像目标检测技术

作者 谢奇芳  姚国清  张猛 

作者单位 中国地质大学(北京)信息工程学院 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2019年02期

年份 2019 

分类号 TP751 

关键词 目标检测  FasterR-CNN  卷积神经网络  高分辨率遥感图像 

文摘内容 为提升传统算法对高分辨率遥感图像中地物目标的检测效果,将深度学习目标检测框架快速区域卷积神经网络(faster regions with convolutional neural network,Faster R-CNN)应用于高分辨率遥感图像目标检测任务中。以机场为检测场景、飞机为检测目标进行实验,首先,利用高分辨率遥感图像数据集训练Faster R-CNN框架,得到相应的目标检测模型;然后,采用该模型对高分辨率遥感图像中的飞机目标进行检测;最后,对实验结果进行统计分析及评价。实验结果表明,Faster R-CNN模型能够全面而准确地检测飞机目标,最优F1分数值为0. 976 3,并且同一个模型可以对多种高分辨率遥感图像进行目标检测。