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基于可变形卷积神经网络的遥感影像密集区域车辆检测方法
被引量：
21
1
作者
高鑫
李慧
+5 位作者
张义
闫梦龙
张宗朔
孙显
孙皓
于泓峰
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2812-2819,共8页
车辆检测是遥感图像分析领域的热点研究内容之一,车辆目标的智能提取和识别,对于交通管理、城市建设有重要意义。在遥感领域中,现有基于卷积神经网络的车辆检测方法存在实现过程复杂并且对于车辆密集区域检测效果不理想的缺陷。针对上...
车辆检测是遥感图像分析领域的热点研究内容之一,车辆目标的智能提取和识别,对于交通管理、城市建设有重要意义。在遥感领域中,现有基于卷积神经网络的车辆检测方法存在实现过程复杂并且对于车辆密集区域检测效果不理想的缺陷。针对上述问题,该文提出基于端到端的神经网络模型DF-RCNN以提高车辆密集区域的检测精度。首先,在特征提取阶段,DF-RCNN模型将深浅层特征图的分辨率统一并融合;其次,DFRCNN模型结合可变形卷积和可变形感兴趣区池化模块,通过加入少量的参数和计算量以学习目标的几何形变。实验结果表明,该文提出的模型针对密集区域的车辆目标具有较好的检测性能。
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关键词
遥感影像
车辆检测
密集区域
端到端卷积神经网络
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职称材料
题名
基于可变形卷积神经网络的遥感影像密集区域车辆检测方法
被引量：
21
1
作者
高鑫
李慧
张义
闫梦龙
张宗朔
孙显
孙皓
于泓峰
机构
中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院大学
中央兰开夏大学
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2812-2819,共8页
基金
国家自然科学基金(41501485)~~
文摘
车辆检测是遥感图像分析领域的热点研究内容之一,车辆目标的智能提取和识别,对于交通管理、城市建设有重要意义。在遥感领域中,现有基于卷积神经网络的车辆检测方法存在实现过程复杂并且对于车辆密集区域检测效果不理想的缺陷。针对上述问题,该文提出基于端到端的神经网络模型DF-RCNN以提高车辆密集区域的检测精度。首先,在特征提取阶段,DF-RCNN模型将深浅层特征图的分辨率统一并融合;其次,DFRCNN模型结合可变形卷积和可变形感兴趣区池化模块,通过加入少量的参数和计算量以学习目标的几何形变。实验结果表明,该文提出的模型针对密集区域的车辆目标具有较好的检测性能。
关键词
遥感影像
车辆检测
密集区域
端到端卷积神经网络
Keywords
Remote sensing images
Vehicle detection
Dense areas
End-to-end convolution neural network
分类号
TP751.2 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可变形卷积神经网络的遥感影像密集区域车辆检测方法
高鑫
李慧
张义
闫梦龙
张宗朔
孙显
孙皓
于泓峰
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
21
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