【摘 要】
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随着遥感图像空间分辨率的提升,目标的最小可探测尺寸逐步改善,现有遥感技术已实现对小型车辆目标的检测与定位,再借助遥感的大范围监测能力,将成为城市/城市群交通宏观监测的新途径。然而,即使在高分条件下,类似小型车辆这类弱小目标的探测还面临着诸多问题:一方面,为提升传感器空间分辨率,往往会牺牲一定的图像信噪比,加之目标周围复杂的背景环境和光照环境,导致目标与周围反差过小,目标可检测性不高;另一方面,即使
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随着遥感图像空间分辨率的提升,目标的最小可探测尺寸逐步改善,现有遥感技术已实现对小型车辆目标的检测与定位,再借助遥感的大范围监测能力,将成为城市/城市群交通宏观监测的新途径。然而,即使在高分条件下,类似小型车辆这类弱小目标的探测还面临着诸多问题:一方面,为提升传感器空间分辨率,往往会牺牲一定的图像信噪比,加之目标周围复杂的背景环境和光照环境,导致目标与周围反差过小,目标可检测性不高;另一方面,即使在高分条件下,小目标的空间占比仍然不足,过少的空间形态结构难以对目标进行区分。因此,本文从具有高检测精度的深度学习算法入手,针对遥感图像弱小目标检测问题开展了相关研究,内容如下:针对小目标包含像素少、特征信息有限的问题,研究图像超分辨重建方法,以提升图像质量,丰富小目标的空间特征信息。一方面研究了生成对抗网络,将该网络与遥感图像超分辨重建相结合,构造了超分辨模型,在该模型的基础上,通过对网络结构的改进,提出了增强型遥感图像超分辨率模型,进一步丰富了重构后的图像细节,增加了小目标的纹理信息,为接下来的小目标检测提供了数据基础。针对小目标检测算法精度和鲁棒性不足的问题,本文以两阶段目标检测Faster-RCNN算法为基础,与FPN特征提取网络相融合,并对检测网络进行级联,构建了新型两阶段级联目标检测网络,在保证高目标检测精度的同时,有效改善了小目标的定位精度。
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