改进基于区域的卷积神经网络的机场检测 | 网络首发 -- 中国光学期刊网

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光学学报

ESCI,EI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2018年第38卷第7期1页

改进基于区域的卷积神经网络的机场检测

朱明明 ¹许悦雷 ²马时平 ²辛鹏 ²马洪强 ¹

录用时间：2018-01-02

网络首发时间：2018-03-09

论文栏目

遥感与传感器

作者单位

¹ 空军工程大学研究生院

² 空军工程大学

论文摘要

针对以往遥感图像机场检测方法中，滑动窗口冗余和手工设计特征的鲁棒性不强等问题，提出一种结合级联的区域建议网络和检测网络的遥感图像机场检测方法，以实现快速准确地检测机场。首先引入“分而治之”思想改进区域建议网络，以获得质量更高的机场建议框。然后以提高定位精度为目的改进检测网络的损失函数，进而提高机场检测的准确性。最后使用交叉优化策略实现两个网络的卷积层共享，大幅缩减机场检测时间。实验结果表明，所提方法在复杂背景下能准确地检测出不同类型的机场，与现有的其他机场检测方法相比，所提方法检测率最高、虚警率最低、平均运行时间最短。

遥感图像机场检测卷积神经网络交叉优化

引用本文

朱明明, 许悦雷, 马时平, 辛鹏, 马洪强. 改进基于区域的卷积神经网络的机场检测[J]. 光学学报, 2018, 38(7): 1.

DOI：10.3788/aos201838.07遥感与传感器01

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