遥感影像飞机目标识别是实现地面特定目标的精准打击、掌握机场军事价值的重要途径.针对飞机识别数据集未充分参照不同条件下飞机几何形态的问题,构建了飞机类型识别数据集,同时为进一步提高识别精度,基于区域全卷积网络（R-FCN）识别框架,提出飞机目标全卷积神经网络（AFFCN）识别方法.通过人工增强方法,扩增包含四种类型飞机影像的数量,构建了每种类型飞机识别数据集;基于深度残差网络能有效区分不同类型目标的性质,提出了飞机目标深度残差网络,并将此网络应用于R-FCN识别框架中,建立了AFFCN识别方法.仿真结果表明,该方法结合本文数据集可以准确地识别遥感影像中的飞机目标.
类型: 期刊论文
作者: 王冰,周焰,张怀念,王宁
关键词: 遥感影像处理,飞机目标识别,飞机类型识别数据集,框架
来源: 空军预警学院学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 空军预警学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61601510)
分类号: TP751
页码: 318-322
总页数: 5
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/133049766e938bf3d92ee6fa.html