【摘 要】
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随着经济与科技的不断发展,航空遥感图像在灾后救援、安全巡检、智能交通、军事侦察等领域,发挥着越来越大的作用,航空遥感图像的自动识别也成为了相关领域研究者们关注的热点问题。本文针对航空遥感因视距较远、目标特征匮乏、目标密集而出现的识别困难问题,利用深度学习技术,对航空遥感自动识别关键技术进行研究。论文主要内容如下。（1）.针对目前常用航空遥感数据集数据量少、类别简单、数据源单一等缺点,搜集制作了航空
【基金项目】
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四川省人工智能重大专项:“智能化军民两用无人机关键技术研究及应用示范”,2018GZDZX0046；
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随着经济与科技的不断发展,航空遥感图像在灾后救援、安全巡检、智能交通、军事侦察等领域,发挥着越来越大的作用,航空遥感图像的自动识别也成为了相关领域研究者们关注的热点问题。本文针对航空遥感因视距较远、目标特征匮乏、目标密集而出现的识别困难问题,利用深度学习技术,对航空遥感自动识别关键技术进行研究。论文主要内容如下。（1）.针对目前常用航空遥感数据集数据量少、类别简单、数据源单一等缺点,搜集制作了航空遥感专用识别数据集,并在该数据集上对传统深度学习目标识别算法进行了研究和对比。首先将网上公开数据集和实验室搜集的图片进行整合、扩充与增强,然后基于该数据集对常用网络模型中进行试验与对比,得出了目前基于深度学习的目标识别模型在遥感领域的应用效果,为后续研究提供了数据驱动和研究依据。（2）.针对YOLOv3识别算法容易造成漏检的问题,本文提出基于Gaussian YOLOv3网络的航空遥感识别改进算法。以航空遥感图像为研究对象,将Gaussian YOLOv3网络应用到其自动目标识别中,通过将高斯分布应用到网络输出坐标中,在基本不改变YOLOv3结构和计算量的前提下,输出每个预测框的置信度,从而进一步提升识别精度。试验表明改进后的Gaussian YOLOv3的m AP相比YOLOv3提升4.84%,且实时性相差不大。针对遥感目标密集,预测框相互遮挡的情况,将改进的非极大值抑制算法结合到Gaussian YOLOv3网络中,改进的非极大值抑制算法相比改进前能有效减少漏检,进一步提高了识别精度。（3）.针对实际应用中目标数据集较少的问题,本文研究了如何对迁移学习参数进行微调。首先,从理论上研究了利用神经网络的泛化性,通过分层冻结底层网络参数,训练高层参数来减少所需训练数据量与硬件资源的方法。使用最大均值差异来量化对源域与目标域相似度,通过试验验证了相似度与迁移学习效果间的关系。最后通过分层冻结网络进行迁移学习研究分析了迁移学习微调与优化识别效果间的关系。试验结果表明当样本不足时,适当进行参数迁移学习可有效提高精度,但冻结过多参数则易导致过拟合。综上所述,本文所提出方法能有效应用于遥感目标识别领域,对提升遥感目标识别精度、降低网络训练需求等方面具有参考意义。
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