1 空军工程大学研究生院, 陕西 西安, 710038
2 空军工程大学航空工程学院, 陕西 西安, 710038
机场区域因为其特殊性对民用和军用都具有重大意义。基于机器自主识别的机场区域检测方法是目前主流的检测方法,针对传统检测算法对机场区域遥感图像中多类别、多尺度、多视角以及复杂背景下检测鲁棒性不足的问题,本文提出了一种优化的区域卷积神经网络检测算法。首先,构建了一个相比传统数据集包含更多尺度、视角、类别和复杂背景等条件下的机场区域7类典型目标数据集并进行了优化处理,为模型算法的监督训练和调节奠定了基础;然后,根据所检测目标的特性以及网络的局限性,使用差异值法生成anchor、复杂负样本筛选以及加入先验判决网络对原网络进行了优化和仿真验证;最后,对优化的网络模型进行了测试与对比分析。实验结果表明,本文算法在仅增加极少检测时间基础上相比原算法有更高的平均精确度,且对各类目标的检测达到了较好的效果。
图像处理 目标检测 遥感机场区域 区域卷积神经网络 差异值法 先验判决 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101021
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
为了提高图像目标的检测精度, 提出一种在残差网络下设计基于困难样本挖掘的目标检测算法。首先阐述基于深度学习的目标检测算法, 即超快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的工作原理, 分析该算法存在的不足与改进方式。在Faster R-CNN的基础上, 为了使模型能提取更有效的深度卷积特征, 选取网络更深的残差网络替换原始的ZF或VGG网络。为了使学习到的网络模型有更强的泛化能力, 在网络训练过程中, 利用困难样本更新网络参数, 使网络训练更充分。在Pascal VOC2007、Pascal VOC2007+Pascal VOC2012和BIT这三个数据集中进行训练和测试, 实验结果显示, 融合了两种方法的Faster R-CNN在这三个数据集上的检测精度分别提升了3.5%、7.1%、6.4%, 提升效果明显。
图像处理 目标检测 超快速区域卷积神经网络 残差网络 困难样本挖掘 激光与光电子学进展
2018, 55(10): 101003