一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法

一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法摘要本文提出一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法。该方法使用了卷积神经网络来提取影像特征，并采用了多尺度检测策略来增强检测效果。实验结果表明，本方法对于不同尺度和复杂度的目标能够进行有效的检测，具有较高的准确性和鲁棒性。关键词：深度学习；光学遥感影像；目标检测；卷积神经网络；多尺度检测1.引言光学遥感影像在军事、环境、城市规划、资源调查等领域具有广泛应用。目标检测是光学遥感影像处理中重要的一步，它是指在一副遥感影像中找出感兴趣的目标并标出其位置，是光学遥感影像处理和分析的基础。传统的目标检测方法主要依靠人工特征提取和分类器的分类能力，但是这些方法在处理大规模遥感影像时存在效率低下和准确率不高的问题。随着深度学习技术的发展，越来越多的学者将其应用于光学遥感影像处理中，取得了很好的效果。本文提出了一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法。该方法基于卷积神经网络，采用了多尺度检测策略和非极大值抑制机制，能够对不同尺度和复杂度的目标进行有效的检测。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，可以应用于光学遥感影像处理中。2.相关工作传统的光学遥感影像目标检测方法主要采用了基于形状的方法、纹理特征方法和人工特征方法。形状方法主要是基于形状信息进行目标检测，如基于边缘、基于掩膜、基于模板匹配等。这些方法具有较好的检测效果，但是对于目标的多样性和复杂性等因素比较敏感。纹理特征方法侧重于利用图像纹理信息进行目标检测，如Gabor滤波器、小波变换等。但是这些方法对于亮度、角度、尺度等变化比较敏感，难以应用于大规模的遥感影像处理中。近年来，深度学习在光学遥感影像目标检测领域得到了广泛的应用。针对普通图像目标检测，FasterR-CNN、YOLO、SSD等深度学习目标检测模型相继提出。这些模型都基于卷积神经网络，能够对图像进行精确的物体检测。针对遥感影像目标检测，DeepFeature提出了在空间金字塔池化特征基础上进行车辆检测的方法，ZhangY等提出了一种多源遥感影像目标检测方法，整合了单像素分辨率的光学遥感影像和高分辨率地物信息图。这些方法都取得了较好的效果，但是对于复杂场景和小目标的检测还存在一定的局限性。3.方法介绍本文提出的基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法主要包括三个部分：影像特征提取、多尺度检测和非极大值抑制。3.1影像特征提取影像特征提取是深度学习目标检测方法的核心部分。本文采用了VGG16网络提取影像特征，并对其进行了Fine-tuning。VGG16网络是一种经典的卷积神经网络，可以对影像进行高效的特征提取。Fine-tuning是将预训练的VGG16网络进行微调，以适应特定的目标检测任务。我们把VGG16的最后一个全连接层替换成一个输出层，它的输出维度是类别数量加1。类别数量是目标的种类数，加1是为了处理不属于任意一类的背景。3.2多尺度检测光学遥感影像中的目标尺度多样，因此多尺度检测是提高检测效果的重要手段。本文采用了金字塔式多尺度检测策略。具体来说，我们将输入影像缩放成不同的尺度，然后对缩放的影像分别进行目标检测。在检测过程中，我们采用了滑动窗口的方式对每一个缩放的影像进行检测，以获取不同尺度的目标检测结果。然后将不同尺度的结果进行融合，得到最终的目标检测结果。3.3非极大值抑制在多尺度检测之后，我们得到了多个目标框，其中可能存在重叠的框。为了去除这些冗余的框，我们采用了非极大值抑制（NMS）算法。具体来说，我们计算出不同目标框之间的IoU（IntersectionoverUnion），如果IoU值大于一定的阈值，就将分数（score）较低的目标框去除。这样可以有效地避免重复检测同一个目标。4.实验结果我们在遥感影像数据集上进行了实验，对比了本文方法和其他目标检测方法的性能。实验结果表明，本文方法可以达到较高的准确性和鲁棒性，在目标检测方面具有良好的应用前景。5.总结本文提出了一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法。该方法利用卷积神经网络提取影像特征，采用多尺度检测和非极大值抑制