基于深度学习的光学遥感机场与飞行器目标识别技术

机场与飞行器目标识别是遥感数据分析中的典型应用。研究了光学遥感大数据环境下面向机场与飞行器目标识别的深度学习技术。为此,构建了一个面向高分光学遥感图像的机场与飞行器目标秒级识别系统。使用迁移学习的方法在有标签样本稀缺的情况下有效构建深度网络,利用目标先验知识对潜在目标进行高效提取,并提出一种层次式的级联深度网络识别架构,实现"大范围、小目标"的实时识别。实验结果表明,采用相应技术,基于深度学习方法可以在秒级时间得到比传统方法更高的识别精度。