Sammanfattning av denna webbsida: Objektdetektering i optiska fjärranalysbilder, som är ett grundläggande men utmanande problem inom flyg- och satellitanalys, spelar en viktig roll för ett brett spektrum av tillämpningar och får stor uppmärksamhet under de senaste åren. Även om det finns enorma metoder saknas fortfarande en djup genomgång av litteraturen om allmän upptäckt av föremål. Syftet med detta dokument är att ge en översikt över de framsteg som nyligen gjorts på detta område. Olika från flera tidigare publicerade undersökningar som fokuserar på en specifik objektklass som byggnad och väg, fokuserar vi på mer generiska objektkategorier inklusive, men är inte begränsade till, väg, byggnad, träd, fordon, fartyg, flygplats, urban-område. Täcker ca 270 publikationer undersöker vi 1) mall matchningsbaserade objekt detektionsmetoder, 2) kunskapsbaserade objekt detektionsmetoder, 3) objektbaserad bildanalys (OBIA)-baserade objekt detektionsmetoder, 4) maskininlärning-baserade objekt detektionsmetoder, och 5) fem allmänt tillgängliga dataset och tre standardutvärderingsmått. Vi diskuterar också utmaningarna med aktuella studier och föreslår två lovande forskningsinriktningar, nämligen djupinlärning baserad funktionsrepresentation och svagt övervakad inlärningsbaserad geospatial objektdetektering. Det är vår förhoppning att denna undersökning kommer att vara till nytta för forskarna att få bättre förståelse för detta forskningsområde.
Cheng och Han Ref ger en översikt över de senaste framstegen på dessa områden och föreslår två lovande forskningsinriktningar, som är djupt lärandebaserade metoder och svagt övervakade inlärningsbaserade metoder.
A Survey on Object Detection in Optical Remote Sensing Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}