發(fā)布時(shí)間：2020-12-06 07:37

　　隨著航空航天領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展,遙感衛(wèi)星圖像資源在城市規(guī)劃、軍事偵查、國土資源等眾多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。高分辨率遙感圖像目標(biāo)檢測成為遙感圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向。建筑物是城市或城郊地面的重要標(biāo)志特征,因此在遙感領(lǐng)域中建筑物的檢測識(shí)別成為重要課題。傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法的特征表示是基于經(jīng)驗(yàn)手工設(shè)計(jì)的,這樣很耗費(fèi)時(shí)間,不能發(fā)掘圖像更高維度的特征信息,而基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理能快速有效的學(xué)習(xí)圖像特征。當(dāng)前,Faster R-CNN作為基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測的主流算法,因此本文把Faster R-CNN算法應(yīng)用于建筑物的檢測任務(wù)中。該算法在谷歌、高分二號(hào)圖像建筑物特征集上分別取得53.7%和51.7%的檢測精度。針對(duì)建筑物檢測精度低的情況,本文從以下三個(gè)方面來提升檢測精度。首先,本文使用在線困難樣本挖掘算法（Online Hard Example Mining,簡稱OHEM）改進(jìn)了FasterR-CNN算法,提出了OHEM+Faster R-CNN的算法,OHEM是將難以訓(xùn)練的困難樣本篩選再訓(xùn)練的一種算法,此項(xiàng)改進(jìn)使得建筑物檢測精度在谷歌、高分二號(hào)圖像建筑物特征集分別提高到58.2%和63.3%。其次,為了... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Sigmoid 函數(shù)

圖 2-6 Relu 函數(shù) 池化層層是為了簡化網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，是對(duì)圖像是壓縮，使得提取的特征圖變的參數(shù)量，防止過擬合。池化的操作分為最大值池化和平均值池化池化舉例。如圖 2-7 所示，對(duì)于輸入4*4圖像使用2*2過濾器進(jìn)行選取過濾器對(duì)應(yīng)圖像區(qū)域的最大值，遍歷圖像直到池化操作結(jié)束。2-7 是池化操作，使用的是最大值池化，就是取卷積核對(duì)應(yīng)輸入數(shù)據(jù)2 410524 3 13534

第 3 章 遙感圖像建筑物特征集制作方法研究3.2.2 特征集的格式項(xiàng)目 data 文件里面有一個(gè) VOC2007，另一個(gè)是 VOC2012，里面有 5 個(gè)文件夾。Annotations 里面存放 xml 文件，每個(gè)文件對(duì)應(yīng) JPEGImages 里面的一張圖片，ImageSets 里面存放記錄各個(gè)類別正負(fù)樣本的 xml 文件，JPEGImages 是存放圖片，每張圖片都有對(duì)應(yīng)的編號(hào)，SegmentationClass：按類存放分割圖片，相同的類用同一個(gè)顏色表示，SegmentationObject：按物體存放分割圖片，不同的物體用不同的顏色表示 。 本 文 制 作 的 特 征 集 沒 有 分 割 圖 片 ， 因 此 沒 有 SegmentationClass 和SegmentationClass。圖 3-1 是高分二號(hào)圖像建筑物特征集圖像，一共 4 張示例圖片，圖 3-2 是圖像中建筑物標(biāo)注坐標(biāo)信息的 xml 文件，圖 3-3 是遙感圖像特征集格式文件目錄，圖 3-4 是訓(xùn)練集測試集各個(gè)文件。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2900981