【摘 要】
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根据遥感图像的特点,针对海面目标难以准确识别的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的船只识别方法。首先利用分类网络进行图像的预分类,然后在分类结果的基础上,构成双通道的识别体制,识别网络采用Faster R-CNN。针对受云雾遮挡的船只识别问题,利用改进的深度卷积神经网络结构开展网络训练与调优,处理结果的F1-Score最高可达0.725 3。训练的网络模型表现出很好的船只目标识别能力,处理结果证
【机 构】
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中国地质大学,湖南省地质环境监测总站
【基金项目】
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中国地质调查局地质调查资助项目(DD20160117)。
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根据遥感图像的特点,针对海面目标难以准确识别的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的船只识别方法。首先利用分类网络进行图像的预分类,然后在分类结果的基础上,构成双通道的识别体制,识别网络采用Faster R-CNN。针对受云雾遮挡的船只识别问题,利用改进的深度卷积神经网络结构开展网络训练与调优,处理结果的F1-Score最高可达0.725 3。训练的网络模型表现出很好的船只目标识别能力,处理结果证明了该方法的有效性与准确性。
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