海上目標(biāo)一直以來都是目標(biāo)識別的重要方向,而船只作為海上重要的運輸載體以及軍事目標(biāo),實現(xiàn)對其自動識別具有現(xiàn)實意義。但在實際中,遙感衛(wèi)星進(jìn)行圖像采集時往往會受到復(fù)雜海情,如云霧遮擋、陸地岸基背景干擾,同時由于衛(wèi)星影像分辨率高,造成船只目標(biāo)體積小,這些因素都會增加船只識別的復(fù)雜度。本文在研究遙感衛(wèi)星影像特性的基礎(chǔ)上,依托深度學(xué)習(xí)中的Faster R-CNN目標(biāo)識別方法,研究了基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜海情條件下的船只識別方法,主要研究內(nèi)容如下:本文首先敘述了目前國內(nèi)外遙感衛(wèi)星圖像目標(biāo)識別以及深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)之上分析了基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜海情條件下的船只識別所存在的問題,如云霧遮擋、岸基干擾以及船只目標(biāo)體積小,這些因素都會導(dǎo)致船只的識別準(zhǔn)確率低的問題。然后基于Faster R-CNN搭建了一個船只識別網(wǎng)絡(luò),但此方法只能夠識別常規(guī)海情下的船只,無法解決復(fù)雜海情的干擾。針對上述問題,本文采用了一種多層次級聯(lián)的在線難樣本挖掘船只識別網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)可分為多尺度訓(xùn)練、特征提取、生成目標(biāo)建議區(qū)域、船只分類這四個部分。首先,針對小目標(biāo)漏檢率高的問題,采用多尺度的訓(xùn)練策略,將多尺度的船只樣本送入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行... 

【文章來源】：西安工業(yè)大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

遙感影像船只檢測任務(wù)示意圖

只識別[2-3]主要分為船只檢測與船只識別兩個階段，船只檢測任務(wù)示意圖如即找到遙感衛(wèi)星影像中的船只，如圖 1.1 中的黃框和紅框。圖 1.1 遙感影像船只檢測任務(wù)示意圖只識別任務(wù)示意圖如圖 1.2 所示，即在實現(xiàn)遙感衛(wèi)星影像中的船只檢測基礎(chǔ)別船只具體的類別，如圖 1.2 中的黃框和紅框上標(biāo)記船只的類型。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，將這些數(shù)據(jù)從低征，得到數(shù)據(jù)的抽象表達(dá)，抽象出數(shù)據(jù)的特征，這些方法的基礎(chǔ)基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)由三層組成：輸入層(input layer)、隱含層(htput layer)。輸入層負(fù)責(zé)導(dǎo)入輸入的數(shù)據(jù)；隱含層負(fù)責(zé)對輸入數(shù)出對輸入數(shù)據(jù)的處理結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)為神經(jīng)元，一個如圖 1.3 所示。國內(nèi)外對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究已有數(shù)十年的時間了，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形，即只有兩層結(jié)構(gòu)構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，沒有隱含。但這樣的單層感知器網(wǎng)絡(luò)僅能計算簡單的線性分類任務(wù)，無法一些異或(XOR)問題也無法解決。Hinton 等人在 1986 年首次提ropagation, BP)[8,9]，BP 算法就是在單層感知器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增絡(luò)能夠處理復(fù)雜的線性分類問題，同時也解決了單層感知器網(wǎng)程冗余的問題。Hinton 等人的研究工作從根本上推動了神經(jīng)網(wǎng)發(fā)展提供了理論支持。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：2899216