凝视视频卫星目标检测算法

• 作 者: 张作省 朱瑞飞
• 机 构: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,中国电子科技集团公司第二十八研究所,长光卫星技术有限公司
• 出 处: 航天返回与遥感
• 发表日期: 2018年6期
• 关键词: 视频卫星 目标检测 深度卷积神经网络 卫星遥感应用
• 基金项目: 吉林省科技厅重点科技攻关项目(20170204034SF);国家重点研发计划(2016YFB0502605)

为了实现对高分辨率光学遥感视频卫星成像视场范围内的飞机目标进行快速高效检测,提出一种遥感影像快速目标检测方案。文章借鉴深度卷积神经网络模型YOLO系列算法高速检测目标优点,引入端对端式全卷积神经网络构建检目标测算法,通过实验统计和探索光学卫星成像视场范围大小对目标检测准确率和检测速度的影响,结合目标尺度进行网络调优、改进检测模型,得到基于凝视成像视频卫星目标检测的高效算法。运用算法对来自“吉林一号”光学A星及视频3星的影像数据集进行目标检测实验统计,在413张800像素×800像素的静态遥感影像