研究目的
提出一种无需海陆分割预处理步骤、可直接从包含海陆的复杂背景中检测大尺度图像内船舶的方法。
研究成果
该方法无需预先进行海陆分割，即可有效消除陆地上相似地物的干扰，当正负样本图像比例为1:1时检测精度达到最优。
研究不足
该方法的表现可能受到训练中使用的负样本图像比例的影响，过多的负样本会导致漏检。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 面向大规模高分辨率光学卫星影像的无海陆分割船舶检测方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519391
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
船舶检测是遥感应用中一个重要且具有挑战性的课题。现有文献中，船舶检测通常需要先进行海陆分割，这使得方法实现过程极为复杂。为此，本文基于Faster R-CNN提出一种适用于大尺度图像的船舶检测方法，该方法无需将海陆分割作为预处理步骤，可直接从包含海陆的复杂背景中检测船舶。我们采用由GF-1和GF-2卫星图像组成的大尺度图像测试网络，实验结果表明该方法能有效消除陆上物体的干扰。
作者：
Yiqun He，Xu Sun，Lianru Gao，Bing Zhang
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