基于深度学习的高分辨率星载遥感影像目标检测综述  

A review of high-resolution spaceborne remote sensing image target detection based on deep learning

作　　者：邵文昭 张文新 张书强[1] 王晓辉 SHAO Wenzhao;ZHANG Wenxin;ZHANG Shuqiang;WANG Xiaohui

机构地区：[1]邯郸职业技术学院软件与大数据系,河北邯郸056005

出　　处：《邯郸职业技术学院学报》2022年第4期34-37,41,共5页Journal of Handan Polytechnic College

基　　金：邯郸市科学技术研究与发展计划项目(项目编号:21422031192);邯郸职业技术学院2021年度校级科研项目(项目编号:ZR202108);河北省科技厅大中学生科技创新能力培育专项(项目编号:2021H040301)。

摘　　要：高分辨率星载遥感成像是对地观测的重要手段,按照成像原理,高分辨率星载遥感大致包括可见光遥感、热红外遥感、SAR遥感等。随着人工智能技术的发展,卷积神经网络、生成式对抗网络等深度学习算法被广泛应用于遥感影像分析。对遥感影像分析而言,主要任务之一是目标检测。目前,Faster RCNN、SSD、Retina Net等计算机视觉领域的深度学习目标检测算法已经广泛应用于遥感目标检测领域,并大幅提高了检测准确率。与传统目标检测算法相比,基于深度学习的目标检测算法有着检测准确率高的优势,同时有着检测速度慢、可解释性差的劣势。由于基于深度学习的目标检测算法在检测准确度上的优势,其在遥感影像解译领域有着广阔的应用前景。

关 键 词：遥感 目标检测 深度学习 综述 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]