本文主要研究内容
作者郭琳,秦世引（2019）在《遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法》一文中研究指出：为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。
Abstract
wei le shi xian da fu mian yao gan tu xiang zhong fei ji mu biao de gao xiao jian ce yu zhun que ding wei ,tong guo shen du shen jing wang lao (DNN)de ji lian zu ge ,di chu le yi chong xin ying de sou xun yu jian ce xiang ji cheng de fei ji mu biao gao xiao jian ce suan fa 。shou xian ,yun yong gao xing neng de duan dao duan DNNwang lao ,jin hang ting ji ping yu pao dao ou yu de xiang su ji gao xiao jing zhun fen ge ,cong er da fu du su xiao fei ji mu biao de sou suo fan wei ,yi jiang di xu jing fa sheng gai lv ,wan cheng fei ji mu biao hou shua jian ce ou yu de kuai su sou xun 。ran hou ,zhen dui fen ge suo de ting ji ping yu pao dao ou yu ,jie zhu shou gong shu ju ji dui YOLOwang lao mo xing jin hang qian yi shi jiang hua xun lian ,yi fang mian ke yi mi bu xun lian ji zai yang ben lei xing yu shu ju gui mo shang de bu zu ,ling yi fang mian jie zhu YOLOwang lao de jiang shi xiao xing you shi dui fei ji mu biao de wei zhi jin hang hui gui qiu jie ,ke yi xian zhe di gao fei ji mu biao de jian ce xiao lv 。ting ji ping yu pao dao ou yu fen ge DNNwang lao zai fen ge jing du yu shi xiao xing shang ju you xian zhe you shi ,er qian yi shi jiang hua xun lian YOLOwang lao bu jin ju you hen gao de jian ce xiao lv ,zai jian ce jing du shang ye neng bao chi liang hao de xing neng 。tong guo yi ji lie zeng ge shi yan yu dui bi fen xi ,yan zheng le di chu de sou xun yu jian ce xiang ji cheng de DNNji lian zu ge shi fei ji mu biao gao xiao jian ce suan fa de xing neng you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自北京航空航天大学学报的郭琳,秦世引，发表于刊物北京航空航天大学学报2019年01期论文，是一篇关于深度学习论文,深度神经网络论文,停机坪与跑道分割论文,飞机目标检测论文,大幅面遥感图像论文,北京航空航天大学学报2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自北京航空航天大学学报2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：深度学习论文; 深度神经网络论文; 停机坪与跑道分割论文; 飞机目标检测论文; 大幅面遥感图像论文; 北京航空航天大学学报2019年01期论文;