基于卷积神经网络的遥感图像目标检测.pdf

基于卷积神经网络的遥感图像目标检测 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测是当前遥感技术领域中的热门话题。随着遥感技术的发展，遥感图像目标检测的需求也在不断增加。然而，当前的遥感图像目标检测方法存在一些不足，如精度低、误差高、难以满足实际应用要求等。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感图像目标检测方法。该方法首先对遥感图像进行预处理，去除复杂背景，并提取遥感图像目标候选区域。然后，采用卷积神经网络对遥感图像目标候选区域进行分类，实现遥感图像目标检测。 卷积神经网络是一种深度学习算法，可以自动学习图像特征，提高图像目标检测的精度。与传统的图像目标检测方法相比，基于卷积神经网络的方法具有更高的检测精度和更低的虚警率。 本文的方法可以应用于灾害预测、军事侦探、现代农业等领域。例如，在灾害预测中，基于卷积神经网络的遥感图像目标检测可以用来检测洪水、地震、森林火灾等自然灾害。在军事侦探中，基于卷积神经网络的遥感图像目标检测可以用来检测敌方军队、武器等目标。在现代农业中，基于卷积神经网络的遥感图像目标检测可以用来检测作物生长、病虫害等。 本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感图像目标检测方法，该方法可以提高遥感图像目标检测的精度，降低虚警率，具有广泛的应用前景。 关键技术点： 1. 卷积神经网络：一种深度学习算法，可以自动学习图像特征，提高图像目标检测的精度。 2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行预处理，去除复杂背景，并提取遥感图像目标候选区域。 3. 目标候选区域提取：对遥感图像目标候选区域进行分类，实现遥感图像目标检测。 关键词：遥感技术、目标检测、神经网络、目标候选区域、对比测试 应用前景： 1. 灾害预测：基于卷积神经网络的遥感图像目标检测可以用来检测洪水、地震、森林火灾等自然灾害。 2. 军事侦探：基于卷积神经网络的遥感图像目标检测可以用来检测敌方军队、武器等目标。 3. 现代农业：基于卷积神经网络的遥感图像目标检测可以用来检测作物生长、病虫害等。 本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感图像目标检测方法，该方法可以提高遥感图像目标检测的精度，降低虚警率，具有广泛的应用前景。