基于改进粒子滤波算法的遥感图像识别研究  

作　　者：任玲慧 仇忠丽 李智伟[3] 陈红川 

机构地区：[1]塔里木河流域巴音郭楞管理局,新疆库尔勒841000 [2]新疆师范大学地理科学与旅游学院,新疆乌鲁木齐830054 [3]新疆大学生态与环境学院,新疆乌鲁木齐830017 [4]塔里木河流域管理局,新疆库尔勒841000

出　　处：《水土保持应用技术》2024年第6期1-4,共4页Technology of Soil and Water Conservation

摘　　要：常规的流域遥感图像目标识别方法,对识别图像类别特征的匹配不太精确,导致流域遥感图像目标识别准确率较低。因此,提出基于改进粒子滤波算法的流域遥感图像目标识别研究。使用FasterR-CNN特征提取算法,将特征分为卷积层以及其它层级,建立多层的特征图,根据特征图对流域遥感图像目标特征进行提取,根据特征提取结果,构建SegNet网络模型,基于改进粒子滤波算法,对粒子权重进行计算,对提取的特征之间的序列特征关系进行表征,以特征点为中心,形成四维向量的参数,并对特征进行描述,对目标物体的语义进行分割,按照分割类型对特征进行匹配,设置不同的检测框架,按照匹配结果对池化索引进行还原,并根据最大值索引,在基于注意力机制下,对检测的图像目标进行识别并转换,得到流域遥感图像目标识别结果。进行实验,结果表明,使用该方法对流域遥感图像目标进行识别,识别准确率较高,具有较好的应用价值。

关 键 词：改进粒子滤波算法 流域遥感图像 目标识别 语义分割 多目标优化 SegNet网络模型 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]