【摘 要】
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针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题,提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络(FCN)模型训练,将FCN模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-16网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测结果。实验
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2016403055),河北省高等学校科学研究计划项目(ZD2016005)
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针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题,提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络(FCN)模型训练,将FCN模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-16网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测结果。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98
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