基于Faster R-CNN的遥感图像目标检测技术

摘要

cqvip:随着深度学习的广泛应用和航空航天技术的迅猛发展,遥感图像中的目标检测的精度和效率问题也备受关注。本文针对目标检测遥感图像处理中物体朝向角度不确定、图像背景复杂度高、算法准确率低等问题,给出一种基于Faster R-CNN的遥感图像目标检测算法,并以各式飞机为检测目标,进行模型应用和实验,再对实验结果进行统计分析。最后,根据给出的算法模型,得到数据结果精确度高达97.6%,同时也使得召回率达85.5%,在一定程度上解决了二者相互制约的问题,在提升精确度的同时有效地加快了运算速度和识别广度,体现了模型的高效性和鲁棒性。通过本文的研究,验证了基于Faster R-CNN的遥感图像目标检测算法的优越性,希望对于相关领域问题的研究和优化提供一定参考意义。