基于旋转不变性的高分辨率遥感影像船舶检测

作     者：徐红明 王兴华 方诚 徐昕辉 XU Hongming;VWANG Xinghua;FANG Cheng;XU Xinhui

作者机构：浙江交通职业技术学院海运学院浙江杭州311112 集美大学航海学院福建厦门361021 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310058 

出 版 物：《中国航海》 (Navigation of China)

年 卷 期：2024年第47卷第2期

页      面：120-127页

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：浙江省基础公益研究计划项目(LGG18E090001) 浙江省博士后科研项目(225846) 国家自然科学基金(51879119) 福建省自然科学基金(2022J01323) 

主　　题：舰船遥感 目标检测 舰船识别 深度卷积网络 

摘      要：近年来,随着高分辨率遥感影像和船舶智能化的发展,通过遥感技术在大范围内对船舶目标进行检测识别已在海洋监管和安全等领域发挥出重要的现实意义。考虑到人类的视觉回路系统中对外界特定目标有很强的方向选择性,借鉴视觉的方向选择性机制,将有助于提升舰船检测识别任务的性能。从3个方面来模拟这种视觉的方向性选择机制:对卷积层采用Gabor卷积核分解的方法来模拟视觉回路的方向性,使深度卷积网络具有方向不变性;通过采用方向回归的方式估计舰船目标的主方向,模拟方向性选择机制;结合方向性目标来提升舰船检测识别任务的性能。试验结果表明:与快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)、单步多框检测(SSD)和定向响应网络(ORN)方法相比,该方法能取得较好的效果,表现出潜在的优势,均值平均精度(mAP)可达到约98%。