冷卻塔排放容易造成大氣污染,利用高分辨率遙感影像對冷卻塔進行檢測,可以為廢氣排放治理提供決策數(shù)據(jù)。針對傳統(tǒng)算法在高分辨率遙感影像目標檢測中檢測精度不高、檢測速度慢等問題,采用無采樣機制改進Retina Net目標檢測框架從而提取冷卻塔。首先,將數(shù)據(jù)集標注為工作中的冷卻塔和非工作中的冷卻塔;然后,根據(jù)數(shù)據(jù)集中目標類別數(shù)、訓練中正樣本的比例等特點對分類子網(wǎng)絡最后一層的偏置項進行初始化并確定類別自適應閾值,此外,通過回歸損失來設置分類損失的調(diào)整比例以避免損失函數(shù)被眾多負樣本所支配;最后,采用Res Net50提取圖像特征,利用特征金字塔網(wǎng)絡(feature pyramid networks,FPN)模塊生成多尺度卷積特征金字塔,對每層特征進行檢測框回歸以及類別置信度計算。實驗結果表明:對于高分辨率遙感影像冷卻塔目標檢測,該算法相比原始Retina Net模型在保證檢測速度的同時提高了檢測精度,證明算法的有效性。

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【部分圖文】：

圖1 Retina Net框架

RetinaNet框架如圖1所示。RetinaNet由特征提取網(wǎng)絡、特征金字塔網(wǎng)絡(featurepyramidnetworks,FPN)、分類子網(wǎng)絡和邊框回歸子網(wǎng)絡組成。使用ResNet[15]作為特征提取網(wǎng)絡，將卷積層conv3,conv4和conv5輸出的特征圖表....

圖2 數(shù)據(jù)集示例

實驗數(shù)據(jù)裁剪自谷歌影像，截取的圖片均為雙曲線自然通風冷卻塔，使用開源圖像標注軟件LabelImg進行圖像標注，標注方法與PascalVOC數(shù)據(jù)集一致。數(shù)據(jù)集共1200張圖像，圖像尺寸不一，如圖2所示，檢測目標包括工作中的冷卻塔(coolingtowerworking,C....

圖3 冷卻塔測試集上的目標檢測結果

圖3顯示了本文算法在冷卻塔測試集的部分正檢(圖3(a)—(d))和誤檢(圖3(e)—(h))結果。對檢測結果進行分析，遙感影像中冷卻塔目標的環(huán)境復雜并且一幅影像中存在多個目標，對于在大小、工作狀態(tài)和坐落方位上存在較大差異的冷卻塔都能夠有效檢測出，說明本文算法能夠在復雜環(huán)境的干擾下....

圖4-1遙感影像冷卻塔目標檢測結果

實際應用中通常在較大范圍的場景中進行冷卻塔目標檢測，為了驗證本文算法的實用性，在較大圖像分辨率的谷歌遙感影像上進行檢測，結果如圖4所示�？梢钥吹�，冷卻塔目標在不同場景中所占的比例較小，受背景的干擾較大，在3個大型場景中共檢測出15個目標，其中12個冷卻塔目標被全部檢出且分類正確，....

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