基于深度学习的遥感影像目标检测研究

作     者：李仕佳 LI Shijia

作者机构：星际空间(天津)科技发展有限公司天津300384 

出 版 物：《科技创新导报》 (Science and Technology Innovation Herald)

年 卷 期：2021年第18卷第24期

页      面：109-111页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：遥感影像 深度学习 SSD 目标识别 FLASK 

摘      要：遥感影像目标检测与识别是近些年来国内外研究的难点,利用深度学习的目标识别技术,直接从遥感图像中学习符合数据分布的模型,能够满足对高维、海量大数据的处理需求。该文用SSD作为目标识别的模型,首先根据要识别的目标物体和其对应的环境特征,利用Google Earth影像等构建多尺度、多类别的样本数据库;其次结合Tensorflow深度学习环境,在VOC2012预训练的权重文件基础上,用SSD模型对样本库进行优化训练,获取可供用于目标识别的检测模型;最后基于FLASK搭建目标识别处理页面,可根据需求输入影像,通过按钮进行目标识别处理,最终保存目标检测的后影像。利用深度学习进行遥感影像的目标识别,可主动学习目标的特征,具有较好的检测效果,同时基于FLASK将目标识别过程可视化,有助于方法的拓展应用。