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场景耦合的空对地多任务遥感影像智能检测算法

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摘要

在空对地遥感检测应用背景下,目标所占视场比例小、视角单一、易受背景干扰且视场高度变化和差异大,给传统深度学习检测算法带来了挑战。针对该问题,本文提出一种场景耦合的多任务目标检测算法。首先,设计了一种新的场景耦合目标检测网络结构,将场景分类特征图和目标检测特征图在同一尺度上进行镜像融合,丰富了网络特征描述的细粒度,其次,设计了差异化激活模块,实现特征通道的重要性筛选;然后,推导了多任务耦合的网络优化函数,实现了目标检测损失和场景分类损失的同步优化;最后,本文建立了空对地目标检测多任务数据集,对本文所提方法的有效性进行验证,实验证明本文算法有效提升了空对地小目标检测的精度和鲁棒性,同时能够自适应不同高度的识别检测多任务需求,为空基无人平台对地智能检测提供了新的思路和方法。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201838.1215008

作者单位:

    火箭军工程大学
    火箭军工程大学
    火箭军工程大学
    火箭军工程大学

引用该论文

刘星,陈坚,杨东方,贺浩. 场景耦合的空对地多任务遥感影像智能检测算法[J].光学学报,2018,38(12):1215008.