基于深度学习的多源遥感海上舰船目标检测  

作　　者：陈婷 管张均 

机构地区：[1]上海海事大学信息工程学院

出　　处：《数字技术与应用》2025年第1期145-148,共4页Digital Technology & Application

摘　　要：海上舰船目标检测技术是海洋遥感领域的重要应用之一,通过自动检测算法,可以及时、有效地发现和提取目标信息,为海上监测和战时打击提供支持,还可以监视海运交通情况,确保海上安全。随着人工智能(AI)算法的发展,基于光学遥感图像的海上舰船目标检测技术的识别性能不断提高,可满足绝大多数场景下的应用。但是,当遇到大雾、暴雨等极端气候条件以及夜晚光照条件较差时,光学图像识别性能急剧下降。本文提出了一种复合遥感方法,当遇到上述问题时,无人机平台从光学遥感切换到微波遥感,利用合成孔径雷达(SAR)对海面进行成像进而检测海上舰船目标,可弥补光学遥感在遇到极端恶劣天气与光照不足时识别率较低的短板。仿真结果表明,在遇到极端恶劣天气与光照不足等情况时,SAR图像的海上舰船目标识别率要远远高于此时光学图像的识别率。该多源遥感系统对提高海上舰船目标识别性能有一定的参考意义。

关 键 词：光学图像识别 多源遥感 光学遥感 遥感方法 微波遥感 深度学习 海洋遥感 舰船目标检测 

分 类 号：U675.79[交通运输工程—船舶及航道工程] E91[交通运输工程—船舶与海洋工程] TP18[军事] TP751[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]