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题名遥感影像场景分类研究进展
被引量：1
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作者
余东行
石光益
周玉坤
吴晓晨
赵传
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机构
海军研究院
火箭军指挥学院
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出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024年第4期124-138,共15页
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文摘
遥感影像场景分类是遥感影像解译最基础的任务之一,在土地利用调查与分析、地质灾害监测、地理空间情报获取等方面具有重要的应用价值。文章对遥感影像场景分类方法研究进展进行了系统性的总结和分析:首先,梳理了常用的遥感影像场景分类的数据集,分析了遥感影像的特性给场景分类任务带来的挑战和困难;其次,对现有典型的遥感影像场景分类方法——基于手工设计特征的场景分类方法和基于深度学习的场景分类方法,进行了总结归纳,针对遥感影像场景分类任务分析了现有方法的优化改进方案;然后,对比了主流遥感影像场景分类方法的性能;最后,对遥感影像场景分类技术仍未解决的问题以及下一步遥感影像场景分类应用研究方向进行了总结和展望,探讨了遥感影像场景分类在高精度细粒度分类任务、高精度轻量化模型设计、少样本学习技术、遥感影像场景解译大模型等方面的研究前景,以期推动遥感影像场景分类任务实现更加深入的研究和广泛的应用。
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关键词
场景分类
遥感影像
手工设计特征
深度学习
卷积神经网络
数据集
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Keywords
scene classification
remote sensing image
hand-crafted feature
deep learning
convolutional neural network
dataset
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V443.5
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名光学遥感图像目标检测算法综述
被引量：74
- 2
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作者
聂光涛
黄华
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机构
北京理工大学计算机科学与技术学院
北京师范大学人工智能学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1749-1768,共20页
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基金
国家自然科学基金(61936011)资助。
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文摘
目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题,具有重要的应用价值.本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析.首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战;之后系统总结了典型的检测方法,包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法,对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型,进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案;接着介绍了常用的检测数据集,并对现有方法的性能进行比较;最后对现阶段问题进行总结并对未来发展趋势进行展望.
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关键词
光学遥感
目标检测
手工设计特征
深度学习
数据集
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Keywords
Remote sensing
object detection
hand-craft features
deep learning
dataset
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名自然场景图像中的文本检测综述
被引量：55
- 3
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作者
王润民
桑农
丁丁
陈杰
叶齐祥
高常鑫
刘丽
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机构
湖南师范大学物理与信息科学学院
国防科技大学信息系统与管理学院
华中科技大学自动化学院
国防科技大学教研保障中心
奥卢大学电气与信息工程系
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2113-2141,共29页
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基金
国家自然科学基金(61502164)
湖南省自然科学基金(2016JJ3090)
+2 种基金
湖南省教育厅优秀青年项目(16B155)
中国博士后科学基金(2015T81130
2014M562569)资助~~
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文摘
本文对自然场景文本检测问题及其方法的研究进展进行了综述.首先,论述了自然场景文本的特点、自然场景文本检测技术的研究背景、现状以及主要技术路线.其次,从传统文本检测以及深度学习文本检测的视角出发,梳理、分析并比较了各类自然场景文本检测方法的优缺点,并介绍了端对端文本识别技术.再次,论述了自然场景文本检测技术所面临的挑战,探讨了相应的解决方案.最后,本文列举了测试基准数据集、评估方法,将最具代表性的自然场景文本检测方法的性能进行了比较,本文还展望了本领域的发展趋势.
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关键词
文本检测
场景文本
深度学习
手工设计的特征
连通域分析
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Keywords
Text detection
scene text
deep learning
handcraft feature
connected component analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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