【摘 要】
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在轨自动检测技术是一种有效的过滤无用数据的手段。然而,由于星上有限的资源,在轨检测是极具挑战的性的。本文提出了一种基于迁移学习的上下文感知在轨目标识别方法,将地面
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在轨自动检测技术是一种有效的过滤无用数据的手段。然而,由于星上有限的资源,在轨检测是极具挑战的性的。本文提出了一种基于迁移学习的上下文感知在轨目标识别方法,将地面训练的检测模型迁移至星上用于自动检测目标,过滤不含有特定目标的图像,仅下传有用信息,以此实现数据过滤。为了适应星上的资源,本文采用深度可分离卷积代替传统卷积减少特征抽取的资源消耗,在保证识别精度的前提下,提高了效率,减少了内存消耗。针对遥感图像,为了进一步改善其小目标识别的效果,本文在特征抽取过程中加入上下文内容,弥补遥感图像中小目标像素不足。实验结果表明,本文提出的模型在预测准确率、时间以及内存消耗上均优于其他模型,且能满足在轨自动检测要求。
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