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基于卷积神经网络模型FasterR-CNN的遥感影像目标识别研究
基于卷积神经网络模型FasterR-CNN的遥感影像目标识别研究
摘要：
随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像的获取和处理能力不断提升，遥感影像目标识别也成为了研究热点之一。本文以卷积神经网络模型FasterR-CNN为基础，研究了遥感影像目标识别的方法和技术。通过对FasterR-CNN的原理和流程进行分析，结合遥感影像目标识别的特点，提出了一种适用于遥感影像的目标识别方法。实验结果表明，相比传统的遥感影像目标识别方法，基于FasterR-CNN的方法能够在准确性和效率上取得较好的表现。
关键词：卷积神经网络；FasterR-CNN；遥感影像；目标识别
1.引言
遥感影像是通过卫星、飞机等远程获取地面信息的一种重要手段，它具有广阔的应用前景。然而，由于遥感影像具有高分辨率、大尺寸、复杂背景等特点，传统的人工目标识别方法通常存在效率低、准确性差的问题。近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了显著的成果，为遥感影像目标识别提供了新的思路和方法。
2.相关工作
2.1传统的遥感影像目标识别方法
传统的遥感影像目标识别方法通常包括图像预处理、特征提取和分类器构建等步骤。其中，特征提取是关键步骤，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。然而，传统方法对于复杂的遥感影像往往效果不佳。
2.2卷积神经网络模型
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络结构，它能够有效地处理具有网格结构的数据，例如图像。卷积神经网络通过多层卷积和池化操作提取图像的不同特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。
3.FasterR-CNN模型
FasterR-CNN是一种基于卷积神经网络的目标检测模型，它采用了候选区域的筛选和分类两个子网络。首先，通过卷积神经网络提取图像的特征图。然后，在特征图上使用滑动窗口的方式生成候选区域，并计算这些候选区域对应的特征图。最后，利用候选区域的特征图进行目标的分类和定位。
4.遥感影像目标识别方法
基于FasterR-CNN模型，我们提出了一种适用于遥感影像的目标识别方法。首先，通过网络训练获取遥感影像的特征图。然后，利用滑动窗口的方式生成候选区域，并计算这些候选区域对应的特征图。最后，利用候选区域的特征图进行目标的分类和定位。
5.实验设计与结果分析
本实验使用了一组遥感影像数据集进行测试，并将结果与传统方法进行比较。实验结果表明，基于FasterR-CNN的方法在准确性和效率上均优于传统方法。其中，准确性的提升得益于卷积神经网络较强的特征提取能力，而效率的提升得益于候选区域的筛选和分类两个子网络的并行计算。
6.结论与展望
本文研究了基于卷积神经网络模型FasterR-CNN的遥感影像目标识别方法。实验结果表明，基于FasterR-CNN的方法能够在准确性和效率上取得较好的表现。然而，目前的方法仍存在一些问题，例如对于大尺度目标的识别效果较差。因此，未来的研究可以进一步优化算法，提升遥感影像目标识别的性能和效果。
参考文献：
[1]Girshick,R.(2015).FastR-CNN.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision,1440-1448.
[2]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,etal.(2015).FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,39(6),1137-1149.
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