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摘要
针对海量异构遥感数据中目标物快速筛选问题,提出了一种基于深度学习框架的遥感数据快速筛选和智能技术。使用地面系统与图像金字塔联合处理多源异构数据集,目视选定对遥感数据的背景去噪和特征增强操作方式,便于输入三通道卷积神经网络进行训练、学习以及多源数据融合;筛选出处理效率及准确度最高的训练模型,提高数据融合效果与数据处理模型泛化能力;同时使用网络完成对载荷获取的海量异构数据进行特征提取,并利用错误识别结果更新特征库;最后针对连续多帧的点目标数据集进行实验。结果表明:该技术可实现目标物快速准确识别目的。
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单位大连交通大学; 上海卫星工程研究所; 上海宇航系统工程研究所; 北京跟踪与通信技术研究所
