基于深度学习的遥感图像目标检测

图书标准信息

• 作者 李志亮 等
• 出版社 国防工业出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787118130874
• 定价 99.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 240页
• 字数 272千字

【内容简介】

遥感图像目标检测是遥感图像解译的重要内容，其任务是对遥感图像中感兴趣目标进行分类和定位。近年来，人工智能和大数据分析技术快速发展，为遥感图像目标检测提供了新的方法和途径，促进遥感图像目标检测向自动化、智能化方向迈进。

本书系统介绍遥感图像目标检测的理论、方法和应用，主要内容包括三部分：一是遥逸感图像目标检测理论和方法，主要阐述遥感图像目标检测的基本内涵、基于卷积神经网络的目标检测方法；二是光学遥感图像目标检测，主要针对类别非均衡、目标尺度和旋转不变性问题，分别设计了语义分割模型、尺度相关模型和旋转卷积集成模型：三是星载SAR图像舰船目标检测，阐述了面向舰船目标检测的SAR图像预处理问题，重点针对检测精度低、边框偏移和参数冗余问题，设计了无锚框检测模型、评分图模型和知识蒸馏模型。

本书内容翔实、衔接有序、体系完备，既有助于读者从专业方向上理解遥感图像目标检测的理论、方法和应用，又有助于读者对于遥感图像目标检测的系统认识。本书可作为遥感图像目标检测倾域科学工作者、工程技术人员的参考书。

【目录】

理论方法篇

第1章概述

1.1遥感的基本过程

1.2遥感图像类型及特点

1.3遥感图像目标检测基本内涵

1.4遥感图像目标检测研究现状

1.5遥感图像目标检测面临的挑战

第2章基于深度学习的遥感图像目标检测基础理论和方法

2.1深度学习的发展与应用

2.2卷积神经网络

2.3基于卷积神经网络的目标检测方法分析

2.4遥感图像目标检测常用数据集

2.5遥感图像目标检测评价指标

光学图像篇

第3章基于全卷积网络的光学遥感图像均衡语义分割

3.1问题分析

3.2基于改进U形网络的语义分割方法

3.3实例分析

3.4小结

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