針對(duì)基于經(jīng)典圖像處理方法的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別方法虛警率高、分類效果差等問(wèn)題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感艦船目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別方法。該方法采用形態(tài)學(xué)運(yùn)算+深度學(xué)習(xí)的方法,基于視覺(jué)增強(qiáng)技術(shù)快速篩選疑似目標(biāo),大幅降低需處理的數(shù)據(jù)量;采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),大幅降低目標(biāo)檢測(cè)虛警率。在2片Xilinx FPGA上完成了設(shè)計(jì)驗(yàn)證,利用FPGA全并行流水處理的特點(diǎn),大幅提升處理效率和實(shí)時(shí)性,相對(duì)采用i7-CPU和GPU-GTX1050實(shí)現(xiàn)該算法,能效比分別提升260倍和28倍。經(jīng)16景高分2號(hào)衛(wèi)星遙感圖像驗(yàn)證,目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別率高于98%,虛警率低于5%。與現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別方法比,該方法在工程化能力、魯棒性、實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確率、能效比等方面達(dá)到較好平衡,性能優(yōu)越,優(yōu)于當(dāng)前業(yè)內(nèi)方法。

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【文章目錄】：
0 引言
1 面向光學(xué)遙感衛(wèi)星應(yīng)用的船艦?zāi)繕?biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)算法
    1.1 目標(biāo)檢測(cè)算法
    1.2 目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)
    1.3 目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)效果
2 基于光學(xué)遙感圖像的艦船目標(biāo)識(shí)別方法
    2.1 目標(biāo)識(shí)別算法
    2.2 目標(biāo)識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)效果
3 基于光學(xué)遙感圖像的艦船目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建與驗(yàn)證
    3.1 驗(yàn)證系統(tǒng)構(gòu)建
    3.2 系統(tǒng)驗(yàn)證
    3.3 性能分析
4 結(jié)束語(yǔ)



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