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J-GLOBAL ID：202102254971379001   整理番号：21A1163966

畳込みニューラルネットワークに基づく光学リモートセンシングターゲットの検出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research Progress on Optical Remote Sensing Object Detection Based on CNN

著者 (6件)： Zhang Chunxiao (北京空間机電研究所,北京 100094) ,  Bao Yunfei (北京空間机電研究所,北京 100094) ,  Ma Zhongqi (北京空間机電研究所,北京 100094) ,  Tao Rui (北京空間机電研究所,北京 100094) ,  Li Wei (北京空間机電研究所,北京 100094) ,  Tian Yu (国网冀北電力有限公司信息通信分公司,北京 100053)
資料名： Hangtian Fanhui yu Yaogan  (Hangtian Fanhui yu Yaogan)
巻： 41  号： 6  ページ： 45-55  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3878A  ISSN： 1009-8518  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 光学リモートセンシングターゲット検出は,特別なターゲット検出領域であり,光学リモートセンシング画像解析および応用の重要な部分である。リモートセンシング目標検出の特徴と難点をめぐって,自然画像ターゲット検出ネットワークに基づいて,リモートセンシング領域に対する検出ネットワークに関する3つの適応改善を重点的に分析した。データ量が大きく、背景の複雑性が高く、目標形態の多様な適応性が改良され、目標方向への適応性改善とリモートセンシングデータ域遷移の適応性が改善された。さらに、本論文では、現在公開されている光学リモートセンシング目標検出データセット及び関連応用について、最後に、光学リモートセンシング目標検出における深さ学習の制限と将来の発展傾向をまとめ、光学目標検出技術の発展に役立てた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  適応性 ,  *リモートセンシング ,  検出法 ,  画像分析
準シソーラス用語： 自然画像 ,  複雑性 ,  ターゲット検出 ,  データ量 ,  リモートセンシングデータ ,  *光学リモートセンシング ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  光学リモートセンシング ,  ターゲット ,  研究