發(fā)布時(shí)間：2020-07-07 20:33

【摘要】：隨著遙感技術(shù)的蓬勃發(fā)展,光學(xué)遙感影像的分辨率逐步提高,對(duì)遙感影像上的關(guān)鍵目標(biāo)進(jìn)行檢測與識(shí)別十分具有研究價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。艦船是海上最重要的運(yùn)輸載體,也是軍事活動(dòng)中的重點(diǎn)打擊目標(biāo),對(duì)其進(jìn)行檢測與識(shí)別在民用和軍事領(lǐng)域都有巨大的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的海上艦船目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜海洋背景下,受限于太陽光照、海面霧氣、以及船舶自身的分布狀況等海面上的不確定因素的影響,難以滿足艦船智能檢測的需要�；谏疃葘W(xué)習(xí)的海上艦船目標(biāo)檢測算法主要依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)方面具有的獨(dú)特優(yōu)勢,可以快速有效地從海量數(shù)據(jù)中以層次學(xué)習(xí)的方式提取目標(biāo)的代表性和區(qū)別性特征。但是現(xiàn)存的基于深度學(xué)習(xí)的海上艦船檢測的研究仍有許多不足:1)尚未有對(duì)艦船進(jìn)行系統(tǒng)性的分類檢測的研究2)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)樣本量過少,導(dǎo)致模型魯棒性較差3)用于艦船檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尚未達(dá)到檢測精度與檢測速度的平衡,在檢測效果上多為高速低精度、高精度低速。針對(duì)以上不足,本研究建立了系統(tǒng)的艦船分類的樣本庫,使用并改進(jìn)了YOLOv3網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了光學(xué)遙感圖像上的海上艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)分類檢測。本文的主要工作概括如下:(1)建立了高分遙感影像的艦船分類數(shù)據(jù)集。建立了含有超過14000張遙感圖像,合計(jì)約2.4萬艘的不同類型艦船的海上艦船分類檢測數(shù)據(jù)集。首先依據(jù)中華人民共和國海事局《船舶登記工作規(guī)程》中的艦船分類規(guī)則,結(jié)合遙感影像實(shí)際情況,建立了基于遙感圖像的海上艦船基本分類體系。選出“客船”、“散貨船”、“集裝箱船”、“液貨船”、“工程船”、“駁船”、“拖船”、“游艇”、“軍事船只”等九種類型的艦船作為分類體系的組成部分。首先選取高分辨光學(xué)遙感圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后根據(jù)分類體系對(duì)遙感圖像上的艦船目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注,并在標(biāo)注過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,剔除噪聲數(shù)據(jù)。其次,針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練特點(diǎn),對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換及統(tǒng)一,使其符合深度學(xué)習(xí)對(duì)輸入數(shù)據(jù)格式的要求。(2)搭建了深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。使用在目標(biāo)檢測領(lǐng)域有突出檢測效果的YOLOv3、Faster R-CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)建立的海上艦船數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類檢測,在測試集上對(duì)訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證。YOLOv3的檢測效果和檢測速率要明顯優(yōu)于Faster R-CNN。YOLOv3網(wǎng)絡(luò)雖然在艦船分類測試集上有較好的總體檢測效果,但是對(duì)小目標(biāo)類型艦船的檢測結(jié)果仍然并不理想。針對(duì)此問題設(shè)計(jì)了基于YOLOv3的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò),并同時(shí)改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。改進(jìn)的YOLOv3網(wǎng)絡(luò)將原YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)尺度檢測增加至為4個(gè),并使用K-means聚類算法對(duì)訓(xùn)練樣本中的圖像目標(biāo)大小進(jìn)行聚類分析,以生成艦船分類數(shù)據(jù)集特有的錨點(diǎn)框參數(shù),將聚類結(jié)果直接應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和檢測中,以提升網(wǎng)絡(luò)最終的檢測能力。在網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練過程中,通過向網(wǎng)絡(luò)輸入了不同分辨率的遙感艦船圖像達(dá)到了微調(diào)網(wǎng)絡(luò)的效果。在網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練過程中,采用了多尺度訓(xùn)練的訓(xùn)練策略,輸入隨機(jī)尺寸的圖像,使模型對(duì)不同尺寸圖像的檢測具有魯棒性。試驗(yàn)表明,基于YOLOv3的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò),艦船分類測試集上的準(zhǔn)確率和召回率都要優(yōu)于原YOLOv3網(wǎng)絡(luò),尤其是體現(xiàn)在小目標(biāo)類型艦船的檢測上。(3)在Linux平臺(tái)中搭建了艦船檢測系統(tǒng)。設(shè)置對(duì)比實(shí)驗(yàn),對(duì)比了改進(jìn)YOLOv3網(wǎng)絡(luò)與YOLOv3、Faster R-CNN、YOLOv2、YOLOv2-tiny、YOLOv3-tiny六種網(wǎng)絡(luò)在艦船分類測試集的檢測效果。其中改進(jìn)YOLOv3檢測效果最佳,召回率達(dá)到95.62%,平準(zhǔn)確率達(dá)到93.89%。根據(jù)檢測結(jié)果,系統(tǒng)地分析了造成各網(wǎng)絡(luò)檢測效果不同的原因,闡明了各網(wǎng)絡(luò)在檢測速率、分類定位上的各自優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP79;U675.79;E91
【圖文】：

它在學(xué)術(shù)領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域的學(xué)生 Salakhutdinov 在知名學(xué)術(shù)刊物《起。這篇文章提出了兩個(gè)主要觀點(diǎn)：1）多隱力，能更好的表達(dá)數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征，從果；2）采用"逐層初始化”（layer-w絡(luò)在訓(xùn)練方面的困難程度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為輸入對(duì)神經(jīng)網(wǎng)策略也很好地抑制了前文提到的多層神ent Diffusion）的現(xiàn)象。

深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)的不同在于: 1）模型的深度加深，通常有層網(wǎng)絡(luò)更多的隱層節(jié)點(diǎn) 2）特征學(xué)習(xí)變得愈發(fā)關(guān)鍵，原空間上的特征表述通層又一層的特征變換被逐漸映射到新的特征空間上，如此一來，分類和預(yù)測得更加簡單[46]。2.2 深度學(xué)習(xí)常用模型分類有監(jiān)督式、無監(jiān)督式和半監(jiān)督式為三大常用的深度學(xué)習(xí)模型。有監(jiān)督式為現(xiàn)階段的研究主流，但隨著研究的逐步加深，不需要堆積大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)才是未來的研究方向。圖 2.2 中列出了各個(gè)分類項(xiàng)下的一部型，下面將簡單介紹其中的幾個(gè)典型模型：

玻爾茲曼機(jī)(BM)和受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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本文編號(hào)：2745571