遙感技術(shù)是在沒(méi)有任何物理接觸情況下獲取有關(guān)對(duì)象數(shù)據(jù)或信息的一項(xiàng)技術(shù)。遙感技術(shù)被廣泛應(yīng)用于軍事偵察、環(huán)境改善、社會(huì)穩(wěn)定等諸多領(lǐng)域。近年來(lái),隨著航天航空事業(yè)的快速發(fā)展,能獲取到的遙感衛(wèi)星圖像成指數(shù)級(jí)爆炸式增長(zhǎng),如何能快速?gòu)暮Ａ繑?shù)據(jù)中解譯到重要有效的信息,變得尤為關(guān)鍵。而目前光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)仍處于依靠人工經(jīng)驗(yàn)判讀向計(jì)算機(jī)自動(dòng)化判讀的過(guò)渡階段,存在效率低、實(shí)時(shí)性差、智能化低、成本高等問(wèn)題,導(dǎo)致海量數(shù)據(jù)資源的利用率低。傳統(tǒng)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法可分為區(qū)域選擇、人工特征提取和分類(lèi)器三個(gè)步驟。但基于滑動(dòng)窗口區(qū)域選擇的策略沒(méi)有針對(duì)性,存在候選區(qū)域冗余過(guò)高、時(shí)間復(fù)雜度高的問(wèn)題,且人工設(shè)計(jì)特征的選擇有限、泛化能力低,不適用海量數(shù)據(jù)。本文為解決以上問(wèn)題,確立了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法去提升光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率的研究目標(biāo)。具體針對(duì)光學(xué)遙感圖像中目標(biāo)占比小且密集、目標(biāo)與背景難以區(qū)分的問(wèn)題,本文基于Faster RCNN提出了一個(gè)改進(jìn)的二階段目標(biāo)檢測(cè)模型,主要對(duì)模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)。首先為提取更深層的高層語(yǔ)義特征并避免梯度消失的問(wèn)題,且保持一定的速度,本文采用了小型殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet50代替VG... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與目標(biāo)檢測(cè)模型
    2.1 引言
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組件
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程
    2.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)模型
        2.3.1 一階段目標(biāo)檢測(cè)模型
        2.3.2 二階段目標(biāo)檢測(cè)模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的二階段目標(biāo)檢測(cè)模型
    3.1 引言
    3.2 模型改進(jìn)整體方案
    3.3 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)模型
        3.3.1 特征提取網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)
        3.3.3 分類(lèi)和位置回歸網(wǎng)絡(luò)
    3.4 改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)模型
        3.4.1 融合ResNet的改進(jìn)模型
        3.4.2 基于FPN的ResNet的改進(jìn)模型
        3.4.3 基于FPN的ResNet-DCN改進(jìn)模型
    3.5 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)模型實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)集選擇
    4.3 數(shù)據(jù)集增廣及劃分
    4.4 遷移學(xué)習(xí)和訓(xùn)練方法
    4.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.6.1 基于FPN的改進(jìn)模型的驗(yàn)證
        4.6.2 基于DCN改進(jìn)模型的驗(yàn)證
        4.6.3 基于級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)模型的驗(yàn)證
        4.6.4 實(shí)驗(yàn)總結(jié)
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號(hào)：3631201