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基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油罐目標(biāo)檢測(cè)研究

王穎潔; 張蕎; 張艷梅; 蒙印; 郭文 國(guó)家測(cè)繪地理信息局第三航測(cè)遙感院; 四川成都610100

關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遙感目標(biāo)檢測(cè) 油罐 

摘要:油罐是用于儲(chǔ)存油品的工業(yè)設(shè)施,常用在煉油廠等工業(yè)園中,通過衛(wèi)星或航空遙感圖像實(shí)現(xiàn)油罐目標(biāo)的快速檢測(cè),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)侵占生態(tài)保護(hù)紅線的疑似工業(yè)園區(qū)的快速查找,為自然資源監(jiān)管和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)技術(shù)支持。探討了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)中的有效性,基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法中具有代表性的Faster R-CNN(Convolutional Neural Network)和R-FCN(Region-based Fully Convolutional Network)框架,通過對(duì)ZF、VGG16、ResNet-50 3種網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,實(shí)現(xiàn)了遙感影像上油罐目標(biāo)的快速檢測(cè);通過修改錨點(diǎn)尺度和數(shù)量,豐富了候選框類型和數(shù)量,提升了油罐的目標(biāo)檢測(cè)精度,最優(yōu)召回率接近80%。研究表明:深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)高分辨率遙感影像中油罐目標(biāo)的快速檢測(cè),為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在遙感小目標(biāo)的快速檢測(cè)提供了實(shí)例和新的思路。

遙感技術(shù)與應(yīng)用雜志要求:

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{3}文題應(yīng)以新穎獨(dú)特的邏輯文字組合準(zhǔn)確地反映研究工作的內(nèi)容實(shí)質(zhì)和特點(diǎn),文題要求簡(jiǎn)潔而信息量豐富。

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遙感技術(shù)與應(yīng)用

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