1.一种区域卷积神经网络的高分辨率遥感影像舰船目标提取系统,其特征在于:
包括依次交互的影像获取模块(10)、舰船提取平台(20)和应用平台(30);
所述的影像获取模块(10)使用高分辨率遥感传感器获取海洋区域的高分辨率遥感影像,并下传数据到舰船目标提取平台(20);
所述的舰船提取平台(20)进行舰船目标的提取,将舰船目标异常情况传入应用平台(30);
所述的应用平台(30)包括目标分析平台(31)、舰船行为预测平台(32)和舰船监督平台(33),对舰船目标的分布和行动分析,做出合理预测和规划。
2.基于权利要求1所述高分辨率遥感影像舰船目标提取系统的提取方法,其特征在于包括下列步骤:
①进行遥感影像数据准备;
②对获取的影像进行预处理,完成样本的准备工作:
A、对高分辨率遥感影像进行预处理,主要包括影像平滑和图像分割;
采用中值滤波方法对影像进行平滑,并使用Mean-shift分割方法进行图像分割;Mean-shift图像分割算法主要利用聚类过程逐步迭代得到分割结果,其本质即为均值漂移过程;
B、完成正负样本的准备工作:对于舰船目标提取的正样本,主要选取大量待提取舰船目标相似的遥感影像,负样本一方面人工选取非舰船区域,另一方面自动在正样本周围提取;
③采用舰船模型的提取方法,提取舰船目标候选区域:
a、利用LSD线特征提取方法,生成直线候选区域;
b、构建船头“V”形结构模型和船身“||”形结构模型;船头“V”形结构主要适用于船头较为突出的舰船区域;船身“||”形结构模型主要适用于船身较长、“||”结构较为突出的舰船区域;将存在“V”形线特征和“||”结构线特征的区域作为候选区域;
④采用基于区域的卷积神经网络方法,对舰船目标样本进行模型训练;
将步骤②完成的高分辨率遥感影像舰船目标的正负样本数据进行标准格式化,转换成数据库格式,并输入到卷积神经网络中进行训练,得到高分辨率遥感影像中的舰船目标的训练结果模型;
⑤输入高分辨率遥感待提取影像,进行舰船目标提取。