基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像飛機目標識別研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的迅速發(fā)展，遙感圖像已成為一種不可或缺的重要資源，被廣泛應用于民用和軍用領(lǐng)域中。遙感圖像飛機目標識別作為遙感圖像解譯分析的一個重要研究方向，逐漸受到了國內(nèi)外學術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注和研究。隨著遙感圖像空間分辨率不斷提高，圖像中所包含的信息越來越豐富，利用人工判讀來識別飛機目標的方式已無法滿足現(xiàn)代社會發(fā)展的需求。如何準確、快速地將飛機目標的位置甚至型號信息從遙感圖像中獲取出來成為目前遙感圖像解譯工作的重點和難點。
　　近

2、年來，深度學習方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下異軍突起，其中以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的方法在諸多領(lǐng)域都取得了相比傳統(tǒng)方法革命性的進展。本文以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺領(lǐng)域所取得的成果為基礎(chǔ)，主要圍繞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在遙感圖像飛機目標識別中的應用展開研究，重點關(guān)注飛機目標檢測和飛機目標型號識別兩個方面。本文主要的研究工作及貢獻成概括如下:
　　(1)目前，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測方法都需要大量具有人工標注信息的圖像來訓練，如目標位置標注信息。而在遙感圖像

3、中由于飛機目標較小，人工標注的代價過高。本文針對此問題，提出了一種基于弱監(jiān)督學習的遙感圖像飛機目標檢測方法。該方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，在訓練圖像的標簽為圖中是否包含飛機目標的情況下，實現(xiàn)了對遙感圖像飛機目標的檢測。實驗結(jié)果表明，本文提出的方法取得了與使用了目標位置標注信息的方法相當?shù)娘w機目標檢測率，且虛警率較低。
　　(2)針對傳統(tǒng)方法在飛機目標特征表達和識別模型設計的不足，本文將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用到遙感圖像飛機目標型號識別中。然而，