基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展OA北大核心
Research progress of deep learning-based object detection of optical remote sensing image
目标检测是光学遥感图像解译中的核心问题,在情报侦察、目标监视、灾害救援等领域均具有广泛应用.首先,结合深度学习光学遥感图像目标检测算法研究进展,对基于候选区域和回归分析的两类遥感目标检测算法进行了综述.其次,针对旋转目标、小目标、多尺度、密集目标四类常见特定任务场景目标检测算法改进进行了总结.再次,结合常用遥感图像数据集对不同算法性能进行了对比分析.最后,对未来遥感图像目标检测研究值得关注的问题进行了展望,为后续相关研究提供思路.
廖育荣;王海宁;林存宝;李阳;方宇强;倪淑燕
航天工程大学电子与光学工程系,北京 101416航天工程大学研究生院,北京 101416航天工程大学电子与光学工程系,北京 101416航天工程大学研究生院,北京 101416航天工程大学电子与光学工程系,北京 101416航天工程大学电子与光学工程系,北京 101416
信息技术与安全科学
光学遥感图像目标检测深度学习卷积神经网络
《通信学报》 2022 (5)
基于钽铌酸钾晶体光电混频的无扫描调频连续波激光三维成像的研究
190-203,14
国家自然科学基金资助项目(No.61805283,No.61805284,No.61906213)
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