1 何为目标检测 目标检测是遥感影像解析 多种任务的基础,即从光学遥感图像中检测出感兴趣的目标或区域,如汽车 、 桥梁 、船舶。 早期一般通过卫星等提取某一地理空间的整体属性,比如,辨别某一区域的地形属于高原还是山地。由于空间分辨率较低,很难通过相关影像解译技术实现某种特定类别目标的检测与识别。 近年来,光...
遥感图像目标检测的目的是从遥感图像中自动提取和识别出目标物体。 遥感图像目标检测的主要步骤包括预处理、特征提取和分类识别。首先,进行预处理,包括图像增强、去噪等,以提高遥感图像的质量。其次,进行特征提取,主要是从图像中提取与目标物体有关的特征信息。常用的特征包括纹理、形状、颜色等。然后,利用分类算法进行...
Vision Transformer(ViT)模型在多个图像分类任务中展现了优越的性能,并且已经开始在遥感图像处理中得到应用[15]。 2.基于深度学习的遥感图像目标检测 2.1 目标检测概述 目标检测(Object Detection)是一项复杂的计算机视觉任务,旨在识别图像中的感兴趣目标,并为这些目标绘制边界框。在遥感领域,目标检测技术可以应用于船只、...
对于遥感图像,我们可以通过以下几种方法进行特征提取。 1.颜色特征提取 遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法,可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。 2.纹理特征提取 纹理是遥感图像中地物表面的...
此外,我们提出了一个目标检测模型DFENet,适用于雾天的雾天遥感图像的去雾特征增强模型。DFENet由两个分支和一个去雾模块组成。两个分支结构有助于充分学习雾天和去雾特征。为了避免去雾模块引起的噪声影响,我们还设计了一个雾预测模块(HPM)来预测图像...
遥感图像目标检测是指从遥感图像中识别和定位感兴趣的目标或特征 的过程。目标检测包括目标定位、目标分类和目标识别三个步骤。目标检测技术广泛应用于遥感图像处理、地理信息系统、军事侦察等领 域。目标检测方法包括传统方法（如边缘检测、阈值分割等）和深度学习方法（如卷积神 经网络、YOLO等）。遥感图像目标检测的...
数据集的实用性:DIOR数据集是迄今为止在对象类别和图像数量上规模最大的遥感图像目标检测数据集,将为研究人员提供一个有力的验证和开发平台。 基准测试的价值:通过基准测试不同方法,文章为未来的研究工作提供了一个有用的性能基线。编辑 8.数据集构建的挑战与解决方案: ...
我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法,利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。根据SIMD数据集,新算法的mAP比YOLOv5好2.2%,比YOLOX好8.48%,在检测效果和速度之间实现了更好的平衡。
第二章 遥感图像目标检测方法 2.1 基于特征的目标检测方法 基于特征的目标检测方法是最经典的方法之一。常用的特征包括颜色、纹理、形状等。通过提取图像的特征,然后使用分类算法进行目标检测。 2.2 基于深度学习的目标检测方法 随着深度学习算法的快速发展,基于深度学习的目标检测方法在遥感图像中得到广泛应用。典型的方法...
本文针对目标场景检测,利用多源遥感图像,从目标识别方法、多光谱图像地物分类和SAR图像散射强度分割以及目标的环境与场景检测等方面展开研究,主要工作和创新点总结如下:(1)提出一种层次性与整体性结合的中小目标识别框架目标特征的层次抽象与经验知识的指导是目标识别的两个重要方面,而现有的识别方法对目标中高层特征分析...