基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

基于深度卷积网络的SAR图像目标检测识别

在SAR图像解译应用领域,目标的自动检测与识别一直是该领域的研究重点和热点,也是该领域的研究难点。针对SAR图像的目标检测与识别方法一般由滤波、分割、特征提取和目标识别等多个相互独立的步骤组成。复杂的流程不仅限制了SAR图像目标检测识别的效率,多步骤处理也使模型的整体优化难以进行,进而制约了目标检测识别的精度。采用近几年在计算机视觉领域表现突出的深度学习方法来处理SAR图像的目标检测识别问题,通过使用CNN、Fast RCNN以及Faster RCNN等模型对MSTAR SAR公开数据集进行目标识别及目标检测实验,验证了卷积神经网络在SAR图像目标识别领域的有效性及高效性,为后续该领域的进一步研究应用奠定了基础。