基于旋转不变卷积神经网络的高分辨率光学遥感图像目标检测  

Learning Rotation-invariant Convolutional Neural Networks for Object Detection in VHR Optical Remote Sensing

作　　者：程塨[1] 周培诚 韩军伟[1] Cheng Gong;Zhou Peicheng;Han Junwei

机构地区：[1]西北工业大学自动化学院,西安710072

出　　处：《科学观察》2020年第6期75-76,共2页Science Focus

摘　　要：随着卫星和航拍遥感图像数据的爆炸式增长,迫切需要遥感大数据自动分析技术。高分辨率光学遥感图像目标检测是海量遥感图像数据智能解译的关键技术,在搜救、侦察、监视、预警等军民领域具有重要的应用价值。传统的图像识别算法主要依赖于人工对图像特征的提取和描述(如颜色特征、纹理特征、形状特征等),导致图像识别问题进展缓慢。

关 键 词：卷积神经网络 遥感图像数据 图像识别算法 遥感大数据 形状特征 颜色特征 纹理特征 旋转不变 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]