Sammanfattning av denna webbsida: Att sikta på problemet med otillräcklig representationsförmåga hos svaga och små föremål och överlappande detekteringslådor vid upptäckt av flygplansobjekt, föreslås en effektiv flygdetekteringsmetod i fjärranalysbilder baserade på multilagerfunktionsfusion och en förbättrad icke-maximal dämpningsalgoritm. För det första, baserat på den gemensamma låga nivå visuella funktioner naturliga bilder och flygplats fjärranalys bilder, region-baserade konvolutionella neurala nätverk väljs för att genomföra överföring lärande för flygplan bilder med hjälp av en begränsad mängd data. Därefter, L2 norm normalisering, funktionsanslutning, skalskalning, och funktionsdimension minskning införs för att uppnå effektiv fusion av låg- och hög nivå funktioner. Slutligen föreslås en icke-maximal dämpningsmetod baserad på en mjuk beslutsfunktion för att lösa problemet med överlappning av detektionslådor. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan förbättra representationsförmågan hos svaga och små föremål, samt snabbt och korrekt detektera flygplansobjekt i flygplatsområdet.
Zhu, M. et al. föreslog en effektiv flygdetekteringsmetod i fjärranalysbilder baserade på Snabbare R-CNN och flerspelarfunktion fusion, som löste problemet med otillräcklig representation förmåga svaga och små objekt och överlappande detekteringslådor i flygplan objekt upptäckt Ref.
Effective Airplane Detection in Remote Sensing Images Based on Multilayer Feature Fusion and Improved Nonmaximal Suppression Algorithm
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}