深度学习在可见光遥感图像舰船细粒度识别的应用  

作　　者：杨云超 YANG Yunchao

机构地区：[1]北京卫星信息工程研究所,北京100095

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第7期72-76,共5页Information Technology and Informatization

摘　　要：舰船是人类海洋活动的主要载体,对其进行检测、识别具有重要意义。近年来,深度学习技术的蓬勃发展给舰船细粒度识别带来了革命性的进步,特别是在可见光遥感图像领域,识别效率与精度得到了显著提升。系统性地回顾了基于深度学习的舰船细粒度识别方法,将其分为两大类:舰船细粒度图像分类方法与舰船细粒度检测方法。前者专注于单一舰船类别的精准分类,而后者则需同时完成多个舰船目标的位置精确定位与类别区分。通过对相关工作的深入梳理,总结了各类方法的技术路径与改进策略。同时,对当前可用于舰船细粒度识别的可见光遥感数据集进行了详尽的调研。最后,对舰船细粒度识别方法的未来发展趋势进行了展望。

关 键 词：深度学习 舰船细粒度识别 可见光遥感图像 图像分类 细粒度检测 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U674.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TP18[交通运输工程—船舶及航道工程]