基于深度卷积神经网络的遥感图像船只识别

• 作 者: 夏乐 李长安 江涛 龙强 张杰
• 机 构: 中国地质大学,湖南省地质环境监测总站
• 出 处: 地理空间信息
• 发表日期: 2021年09期
• 关键词: 遥感图像处理 深度学习 卷积神经网络 目标识别
• 基金项目: 中国地质调查局地质调查资助项目(DD20160117)。

根据遥感图像的特点,针对海面目标难以准确识别的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的船只识别方法。首先利用分类网络进行图像的预分类,然后在分类结果的基础上,构成双通道的识别体制,识别网络采用Faster R-CNN。针对受云雾遮挡的船只识别问题,利用改进的深度卷积神经网络结构开展网络训练与调优,处理结果的F1-Score最高可达0.725 3。训练的网络模型表现出很好的船只目标识别能力,处理结果证明了该方法的有效性与准确性。