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卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星(GF 2)真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。 相似文献
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目标检测是提高无人机(UAV)感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义。与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法。近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点。首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点。对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向。 相似文献
245.
基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。 相似文献
246.
针对高分辨率遥感影像中道路形状结构错综复杂,出现窄小型道路提取错误或漏分的问题,提出一种基于空洞空间金字塔池化和注意力机制的轻量化遥感影像道路提取方法。首先,在原始高分辨率网络(HRNet)基础上,通过引入空洞空间金字塔池化模块,实现多尺度道路信息融合;再引入挤压激励通道注意力机制,增强网络特征表征质量;最后使用深度可分离卷积方法改进网络残差模块实现模型轻量化,以降低模型计算复杂度。在公开数据集上进行了模型性能测试,实验结果表明,文章所提算法的准确率、精确率、召回率、F1分数和平均交并比,相比原始HRNet分别提升了5.35%、2.15%、4.1%、3.15%和14.34%,且减少了36.1%的参数数量;相比其他网络,该算法突出了细小道路的特征,道路预测结果连续性、完整性好,并且模型小易于部署在实时检测设备中,有效改善了道路提取任务中错分和缺失的情况,是一种适应性更强、分割精度更高、更轻量化的多尺度道路提取算法。 相似文献
247.
卫星双向法与卫星测距 总被引:8,自引:0,他引:8
卫星双向时间比对是目前远距离台站时间比对精度最高的时间同步技术,时间比对精度达几百皮秒,比GPS共视技术的时间比对精度几乎高一个数量级。中科院国家授时中心根据多台站卫星时间比对经验,提出利用卫星双向比对技术进行卫星测距(称转发器定轨)。实验证明:利用卫星双向技术(卫星需要转发器)进行卫星测距,可得到高精度卫星轨道(内符精度为几厘米)和卫星预报轨道。 相似文献
248.
在空间环境中太阳电池的涂层会发生退化,从而影响航天器的飞行寿命,因此研究能够测量涂层光学透射率变化的系统具有重要意义.使用三结太阳电池作为探测器接收光能量;设计光电流检测电路,对太阳电池输出电流进行电流-电压变换,放大,滤波和模数转换,最终输入上位机处理;运用双通道比对测量技术,比较有玻璃和无玻璃的三结太阳电池光电流测量值,计算出玻璃样片在三结太阳电池响应谱段内的整体透射率;使用热电阻传感器检测太阳电池工作温度以消除温度变化带来的误差.通过实验测得系统的测试相对误差约为0.1%,测量不确定度小于0.15%. 相似文献
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