【摘 要】
：
目标检测是计算机视觉领域的经典任务之一,在无人车驾驶、交通管控、农业、军事等方面都有很广阔的应用空间。目标检测算法可以分为基于手工设计特征的传统目标检测方法和基于深度学习自动提取特征的目标检测方法,目前后者又分为基于回归的单阶段算法和基于候选区域的两阶段算法。在遥感图像目标检测领域,主要面对的挑战包括背景信息杂乱、目标尺度差距大、小目标多、目标有形变等。因此,本文针对这些挑战进行了研究探索,主要研
【基金项目】
：
国家自然科学基金创新研究群体基金（61836009,61621005）； 国家自然科学基金重大研究计划（91438201,91438103,61801124）； 国家自然科学基金（U1701267,61871310,61902298,61573267,61906150）； 教育部111
论文部分内容阅读
目标检测是计算机视觉领域的经典任务之一,在无人车驾驶、交通管控、农业、军事等方面都有很广阔的应用空间。目标检测算法可以分为基于手工设计特征的传统目标检测方法和基于深度学习自动提取特征的目标检测方法,目前后者又分为基于回归的单阶段算法和基于候选区域的两阶段算法。在遥感图像目标检测领域,主要面对的挑战包括背景信息杂乱、目标尺度差距大、小目标多、目标有形变等。因此,本文针对这些挑战进行了研究探索,主要研究成果如下:1、针对遥感图像背景信息多、干扰多的特点,提出了一种基于残差通道注意力网络的遥感图像目标检测方法,引入了残差通道注意力机制,结合多尺度特征融合模块,通过权重参数空间对原来的通道进行加权,提高重要的目标区域通道的权重,提高检测模型对遥感图像的检测效果。2、针对遥感图像目标尺度差距大、小目标多的特点,提出了一种基于多尺度特征融合网络的遥感图像目标检测方法,使用了多尺度特征融合的方法,将包含有丰富语义特征的深层特征和包含有很多细节的浅层特征结合起来,并添加了空间通道注意力模块,使网络能更好地学习到小目标的特征,提升了检测模型的检测效果。3、针对遥感图像小目标多、发生形变的情况,提出了一种基于可变形全卷积网络的遥感图像目标检测方法,在基于全卷积网络的遥感图像目标检测方法搭载了可变形卷积和可变形池化,提高对目标进行特征提取时的精确程度,使网络能更多地学习到目标的特征,减少对无用的背景信息的学习。4、在遥感图像数据集NWPU VHR-10数据集、UCAS-AOD数据集上进行了充分的实验,实验结果显示,本文中提出的算法相对于基线模型和经典算法,在NWPU VHR-10数据集、UCAS-AOD数据集上都有很好的表现,验证了上述算法的可行性和有效性。
其他文献
水系金属离子电池中的水系电解质替代了昂贵、易燃和有毒有机电解质,故其具有低成本、大功率、高安全性和环境友好等优点。然而,水的电化学稳定性窗口（1.23 V）较传统有机溶剂窄,大大限制了水系金属离子电池的工作电压,从而表现出低能量密度。本论文基于有机物-无机盐-水概念发展了两种耐高压新型水系电解质,旨在解决水系金属离子电池低工作电压和低能量密度的问题。本论文所取得的重要结果如下:1.采用N,N-二甲
传统的多目标跟踪将目标看成一个点进行处理,而随着雷达等传感器分辨率的不断提升,一个目标可能获得多个量测信息,因此需要将点目标作为扩展目标来处理。在对其质心进行跟踪的同时,还需要对目标的扩展形状与扩散范围等信息进行估计,从而能够更全面的对目标进行跟踪与识别。目前,扩展目标跟踪已经越来越多的应用于航空航天、室内外定位以及人工智能等领域,解决扩展目标跟踪的主要方法就是基于随机有限集（RFS）框架下的跟踪
伴随雷达和电子对抗技术的革故鼎新,现代战场电磁环境日渐复杂。电磁信号在时域、频域和空域上参差错落、密集重叠、动态变化,严重影响了电子情报侦察系统的工作效能。借助计算机技术对电子情报侦察系统进行建模仿真,逼真复现系统搜索、截获、分选、识别电磁信号的过程,对研究电子情报侦察系统的作战性能具有重要的理论意义。本文首先分析讨论电子情报侦察系统的工作环境和工作原理,从系统的结构组成和仿真实现两个方面,设计了
低轨卫星网络具有覆盖范围广、传输时延低、可靠性高等优点,在军事应用、导航定位、远程医疗等领域发挥着十分重要的作用。近年来已成为各国通信领域研究的重点。由于低轨卫星网络部署成本较高,因此在卫星发射之前需要对整个网络的功能与性能进行大量严格的仿真与测试工作。因此,建立一个准确可靠、成本可控、易于部署的低轨卫星网络仿真系统具有非常重要的研究意义与价值。近年来,云计算与虚拟化技术发展迅速,为新一代网络仿真
激光雷达具有极高的角分辨率、距离分辨率、速度分辨率等特点,能获得目标的角度、距离、速度、反射强度等信息,不仅能够在大范围扫描时发现目标,还可以通过精细扫描获得完整的几何信息,同时具有抗干扰能力强、不受光照条件限制等优点,在无人驾驶、目标探测等领域广泛应用。但是传统激光雷达探测信息交互方向单一,无法适应大范围广域搜索和小范围精细识别等多种工作模式切换的需求,达到认知成像的目的。针对以上传统成像激光雷
合成孔径雷达（SAR）成像具有全天候、全天时、远距离和高分辨成像的特点,可以大大提高雷达的信息获取能力。以飞机为载体的机载SAR成像系统已在军事和民用领域被广泛应用。SAR成像处理数据量大,计算复杂,对处理系统性能要求高。且随着国产处理器的发展与国产化替代的需求,机载SAR成像算法在国产处理器实时处理的研究具有重大的实用意义。首先,本文论述机载SAR成像原理以及改进方法。首先概述机载SAR成像的几
在当今社会,随着科技的不断进步,机器视觉越来越多地代替人类进行视觉信息的获取,帮助人类处理复杂的现实生活环境。机器视觉通过图像传感器获取图像信息,将捕捉到的光学信息转换为电信号,电信号经过处理后用来表示每个像素点的灰度信息,后期通过灰度信息重构图像。传统的CMOS图像传感器基于帧和曝光时间,以固定频率输出图像信息,因而在机器视觉进行后端处理时具有数据量大、处理延时大、噪声大、动态范围低等缺点。为了
多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达根据天线阵元间距的远近可以分为分布式MIMO雷达和集中式MIMO雷达。集中式MIMO雷达的特点是天线近距离放置,不同天线发射波形各异,具有波形分集能力,带来更多优化自由度。因此集中式MIMO雷达波形设计一直是雷达信号处理领域的研究热点。本文从集中式MIMO雷达发射波形设计的角度出发,研究了集中式MIMO雷达通
随着现代战争中武器研发速度越来越快、作战理念越来越多元化,雷达作为战场的眼睛需要不断创新发展以应对带来的新挑战。其中,在整个雷达家族发展进程中,被动分布式雷达因为在战场生存方面具备的天然优势以及多基站融合检测相比较于单雷达基站检测具有更高的时空覆盖范围、更好的抑制目标闪烁能力的特点,受到了大量学者的关注。同时,被动分布式雷达可以充分利用已有电磁资源来构成网络化、低成本的区域防空预警系统,而不占用珍