遙感影像目標(biāo)檢測(cè)在軍事目標(biāo)探測(cè),城市建設(shè)規(guī)劃,企業(yè)戶外設(shè)施監(jiān)測(cè)等各領(lǐng)域有著重要的研究?jī)r(jià)值。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感影像的空間分辨率逐步提高,可得到的遙感影像中的細(xì)節(jié)信息越來(lái)越豐富,使得遙感影像中的典型目標(biāo)識(shí)別工作具備了很強(qiáng)的可行性。本文針對(duì)已有的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法在遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)中普遍存在的問(wèn)題做了一定的研究和改進(jìn)。針對(duì)通用目標(biāo)檢測(cè)算法準(zhǔn)確率不高,檢測(cè)到的目標(biāo)中出現(xiàn)的大量的負(fù)樣本無(wú)法做到在線分離,需要手動(dòng)添加負(fù)樣本反復(fù)迭代的情況。提出了兩種難例挖掘方法并建立了關(guān)于遙感影像中典型目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)集。提高了現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率,使得現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)方法能更好的應(yīng)用到遙感影像中,本文主要完成以下工作。1、提出雙閾值檢測(cè)算法,在雙閾值網(wǎng)絡(luò)的算法研究中,我們針對(duì)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)結(jié)果做二次決策。在原有的單階段目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中,重新引出一個(gè)分支網(wǎng)絡(luò),對(duì)置信度落入閾值區(qū)間的目標(biāo),在分支網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取和感興趣區(qū)域池化之后重新計(jì)算置信度,實(shí)現(xiàn)正負(fù)樣本的分離,從而提高遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)的精度。2、提出點(diǎn)約束模型算法,通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)的特征信息約束來(lái)自初始網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)結(jié)果,融合兩次檢測(cè)信息,做難例挖掘。初始檢測(cè)網(wǎng)... 

【文章來(lái)源】：武漢科技大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 遙感影像處理技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于傳統(tǒng)方法的通用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的通用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
        1.2.3 遙感影像中的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
        1.2.4 遙感影像中的難例挖掘
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法概述
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 Alex Net網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        2.1.2 VGG-Net網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        2.1.3 Res Net網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        2.1.4 FCN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
    2.2 雙階段目標(biāo)檢測(cè)
    2.3 單階段目標(biāo)檢測(cè)
    2.4 基于無(wú)錨點(diǎn)機(jī)制的目標(biāo)檢測(cè)算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 遙感圖像典型目標(biāo)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
    3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建的目的
    3.2 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過(guò)程
    3.3 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 雙閾值網(wǎng)絡(luò)難例挖掘研究
    4.1 難例目標(biāo)的定義
    4.2 閾值分析
    4.3 網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
        4.3.1 在線難例重確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.2 基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)與分支網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
        4.3.3 感興趣區(qū)域池化
    4.4 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)衡量標(biāo)準(zhǔn)
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第5章 關(guān)鍵點(diǎn)約束的難例方法研究
    5.1 算法意義與思路
    5.2 算法描述
    5.3 算法模型結(jié)構(gòu)
    5.4 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 全文總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3415262