基于深度学习的遥感影像目标检测系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2021年第10期北京时间：

作者：张云飞

单位：河海大学计算机与信息学院

摘要：遥感影像目标检测虽然是一种极为有效的地表变化监测手段，但极易受到自然环境复杂性的影响，从而造成遥感影像中存在混合的杂质像素，导致目标检测准确性较差。为解决此问题，设计基于深度学习的遥感影像目标检测系统。建立深度学习框架，分层次连接遥感影像输入模块、图像帧预处理模块与目标检测算法模块，再借助影像目标输出结构单元，对已获得的遥感影像像素数据进行整合，实现系统硬件设计。在此基础上，提取遥感影像的多特征条件，完善现有的目标检测系统设计方案。通过分割多级目标节点的方式，得到遥感影像特征的小波分解结果，利用计算求得的边缘纹理系数，实现融合深度学习理论的遥感影像目标变化能力检测。实验结果表明，所设计遥感影像目标检测系统能够有效剔除杂质像素量，更能适应复杂多变的自然环境，获得更为准确的地表变化监测结果。

关键词：深度学习;遥感影像;目标检测;图像帧预处理;小波分解;边缘纹理