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高分辨率可见光遥感图像舰船目标检测综述.docx
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高分辨率可见光遥感图像舰船目标检测综述.docx
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� 舰船目标作为河流与海洋的主要运输载体,对其进行定位和监测在军事
侦察、资源生产管理、环境保护等领域都具有重要意义
[1-5]
。舰船目标检测作为海
洋监测的一项重要技术,是进行舰船目标跟踪、识别的前提,在军事及民用领域都
有着广袤的应用前景。随着航天技术的飞速发展,利用遥感进行舰船目标检测具有
大范围任意区域观测、高时效性、数据获取高性价比等优点,是进行舰船目标感知
的绝佳手段。
舰船目标实时、准确的态势感知需要结合海、陆、空大量传感数据进行探测与分
析。舰船自动识别系统(automatic identification system,AIS)是最常见的舰船
跟踪系统
[5]
,它能够将舰船的位置与属性信息长时间持续地记录传输,是监测合作
区域运动舰船目标的重要工具。此外,基于图像信息进行舰船目标解译,例如合成
孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)
[6]
、热红外传感器
[7]
、光学传感器
[8-9]
等
数据,是进行大范围舰船目标探测的重要手段。不同传感器类型都有其自身的优点
和缺点,能够在不同时间、天气条件、监测场景、覆盖范围、更新频率、检测粒度
等方面发挥各自的优势。SAR 图像具有不受天气、云雾干扰,图像中船身金属反
射特性区别于周围水面的特性,已成为海上舰船目标探测的主要手段。热红外图像
通过成像对象本身的发射值来区分目标,在夜间的舰船目标监测中发挥着一定的作
用。光学床图像中基于序列图像、视频图像以及基于成像延迟的单幅凝视卫星图像
进行运动舰船目标检测已在动态舰船目标感知中得到了成功应用;基于高分辨率可
见光的图像数据对近岸复杂区域的舰船目标进行定位识别也在舰船目标分析识别中
发挥着重要作用。随着大量光学传感器的广泛使用,高空间分辨率(以下统称高
分)的可见光图像数据量以几何级数增加。由于其具有获取经济便捷、细节清晰、
成像与自然图像相似等优势,既能开展大规模数据下的验证评估,又能够借鉴成熟
的计算机视觉目标检测方法论,基于高分可见光影像进行舰船目标检测已经成为当
前主要的热点领域,相关研究呈现爆发式的增长,见图 1。
图 1 2011—2020 年高分可见光遥感图像舰船目标检测相关主题文献发表统计
Figure 1. Statistics of the Number of Publications on the Subject of Ship Detection
Based on High-Resolution Optical Remote Sensing Images from 2011 to 2020
下载: 全尺寸图片 幻灯片
本文聚焦高分图像舰船目标检测技术,对近十年国内外有影响力文献(中文
文献包括中国知网上核心期刊、硕博士论文,共 718 篇;英文文献包括科学引文
索引(science citation index,SCI)论文、有影响力的会议论文,共 234 篇)的
研究主题进行了统计分析。从研究主题来看,随着获取到图像的数量与质量提升,
舰船目标从特殊场景目标变为现在的作为典型遥感目标检测的一部分开展研究;从
早期的聚焦于海面影像的舰船定位与提取(包括云、海面、海浪等主题)逐渐转向
复杂环境下的舰船检测(包括复杂场景、多尺度、类内变化多样等主题)研究;检
测方法从人工设计、层层筛选定位检测(如疑似区域、部件、虚警等主题)发展为
当前主流的基于卷积神经网络、一体化定位检测(包括深层特征、包围框、锚点等
主题)。近年来,已有学者开展了有关可见光遥感影像舰船目标检测综述分析,普
遍认为高分可见光遥感图像可以为精确的舰船感知提供高价值的特征及定位识别信
息,但同时表明当前仅利用高分可见光图像进行舰船监测仍以检测为主,进行大范
围、长时间、高精度、细粒度的舰船属性分析非常困难,需要结合多传感器数据进
一步探究。现有方法模型聚焦于特定数据、特定场景下的目标检测研究,在实际不
同传感器、不同复杂环境中开展鲁棒的舰船目标检测依然面临严重挑战。
为了比较全面地回顾近十多年高分可见光图像舰船目标检测领域的研究进
展,本文从舰船检测的方法体系与发展历程概述、代表性方法归纳、检测精度评估
等方面对高分可见光图像舰船检测的进展进行回顾和总结,并对高分可见光舰船检
测未来研究趋势进行了展望。
1. 高分可见光遥感图像舰船检测的方法体系
由于高分可见光遥感图像空间分辨率不同、覆盖的场景变化多样,许多学者
为此开发了多种多样的舰船目标检测方法。本文从检测粒度、建模方法两方面对这
些方法进行总结,如图 2 所示。
图 2 高分可见光遥感图像舰船目标检测方法体系
Figure 2. Methodology System of Ship Detection in High-Resolution Optical
Remote Sensing Images
下载: 全尺寸图片 幻灯片
随着图像空间分辨率的提升,舰船目标所呈现的结构纹理信息更加丰富,目
标解析层次从区域级识别(图像块分类识别是否是舰船目标)、像素级提取(按一
定规则获取目标像素)到对象级目标定位(获取实例级对象的位置),在舰船目标
自动化解译中得到有效应用。从检测模型尤其是舰船区域/目标特征建模来分,高
分可见光图像舰船目标检测可以分为基于人工特征建模的方法与基于深度特征学习
的方法两类。前者利用专家知识规则对舰船目标进行特征建模表达(大量的低层、
中层特征),实现舰船目标的有效判别。后者依托于人工智能技术,利用深度神经
网络自动学习目标不同层次的特征进行舰船目标的检测定位,目前在遥感图像目标
检测中得到越来越广泛的应用。由于舰船目标分布的特殊性和广泛性,从检测场景
来分,舰船目标检测可以分为面向特殊场景的舰船目标检测与一般场景的舰船目标
检测两类。
2. 高分可见光遥感图像舰船检测发展历程
高分可见光图像舰船目标检测的任务是从图像中定位识别出舰船目标实例,
需要解决目标“是什么”“在哪里”两大问题,遵循目标疑似区域定位、目标精细定位
检测由粗到细的检测流程。在数据预处理完成后,首先进行大范围的图像舰船目标
疑似区域定位,快速获取有限候选区域;然后通过对舰船目标特征精细建模在候选
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