改进的深度神经网络下遥感机场区域目标检测

卫星遥感监测器下的机场区域多类目标检测在实际生活中有着重大的军用和民用意义。为了有效提升机场区域遥感图片的检测精确率,以主流目标检测方法中更快的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）为基础框架,针对数据侧提出了ReMD数据增强算法。同时使用更具深度的残差神经网络（ResNet）以及特征融合部件-特征金字塔网络（FPN）来提取机场区域目标更鲁棒的深层区分性特征。在末端检测网络添加新的全连接层并根据目标的类间关联性组合softmax分类器以及4个logistic regression分类器进行机场区域多类目标的精确分类。实验结果表明:相比原网络改进后的网络带来了11.6%的多类平均检测精确率的提升,达到了80.5%的mAP,与其他主流网络进行对比也有更好的精确率;同时通过适当减小建议区域的输入量,可以在降低3.2%精确率的前提下将0.512 s的检测时间提速3倍,至0.173 s,根据具体任务可以合理权衡精确率和检测速度,体现了该网络的有效性以及实用性。