多尺度并联卷积神经网络遥感影像油罐目标检测算法

作     者：郭海涛 李宸尧 崔君 余东行 卢俊 高慧 GUO Haitao;LI Chenyao;CUI Jun;YU Donghang;LU Jun;GAO Hui

作者机构：信息工程大学河南郑州450001 31432部队辽宁沈阳110000 

出 版 物：《测绘科学技术学报》 (Journal of Geomatics Science and Technology)

年 卷 期：2021年第38卷第2期

页      面：148-154页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41876105 41671410) 

主　　题：油罐检测 遥感影像 卷积神经网络 多尺度 深度学习 

摘      要：针对传统遥感影像油罐目标检测算法依赖油罐圆形特征,对于背景复杂和存在大量小目标的情况检测效果差的问题,提出一种多尺度并联卷积神经网络油罐目标检测算法。首先根据油罐目标尺寸对各神经网络检测效果的影响规律,采用不同网络架构分别检测不同尺寸的油罐目标;其次利用经过训练的分类网络对上述检测结果进行后处理,剔除可能存在的误检;最后将所有结果共同进行非极大值抑制,从而实现不同尺寸油罐目标的检测。对多个数据集下的遥感影像进行了测试,实验结果表明,与传统经典的目标检测算法相比,该算法明显提高了油罐目标的检测精度、召回率和鲁棒性;同时级联分类网络对检测结果的后处理过程也大大降低了油罐目标检测的虚警率,提高了可靠性。