特征融合结合软判决的遥感图像飞机检测 | 网络首发 -- 中国光学期刊网

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光学学报

ESCI,EI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2019年第39卷第02期1页

特征融合结合软判决的遥感图像飞机检测

朱明明 ¹许悦雷 ²马时平 ³李帅 ³马红强 ³

录用时间：2018-07-04

论文栏目

图像处理

作者单位

¹ 空军工程大学研究生院

² 西北工业大学

³ 空军工程大学

论文摘要

为了提高遥感图像中飞机检测的准确性和速度，提出一种特征融合结合软判决的飞机检测方法。首先，舍弃以往手工设计特征加分类器的传统模式，以更快的区域卷积神经网络为基本框架。其次，为了提高网络对小目标的检测性能，依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。最后，为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率，引入软判决来改进传统的非极大值抑制方法。实验结果表明，所提方法能够准确快速地检测出飞机，得到检测率为94.25%、虚警率为5.5%、时间为0.16 s的实验结果，与现有的其他飞机检测方法相比，各项指标均得到显著提升。

遥感图像飞机检测特征融合软判决区域卷积神经网络

引用本文

朱明明, 许悦雷, 马时平, 李帅, 马红强. 特征融合结合软判决的遥感图像飞机检测[J]. 光学学报, 2019, 39(02): 1.

DOI：10.3788/aos201939.02图像处理01

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