遥感图像飞机目标检测与识别的中期报告

遥感图像飞机目标检测与识别的中期报告本次研究旨在探讨遥感图像飞机目标的自动检测与识别方法，通过使用计算机视觉技术，提高检测和识别的精度和速度。1. 研究背景因为人工检测遥感图像中的飞机目标需要消耗大量

遥感图像飞机目标检测与识别的中期报告 本次研究旨在探讨遥感图像飞机目标的自动检测与识别方法，通过 使用计算机视觉技术，提高检测和识别的精度和速度。 1.研究背景 因为人工检测遥感图像中的飞机目标需要消耗大量人力和时间，且 准确率受到操作人员经验和主观因素的影响。因此，自动化检测和识别 方法越来越受到关注。同时，基于遥感图像的飞机目标检测和识别在国 防、民用航空、地质勘探、灾害监测等领域有着重要的应用价值。 2.研究内容 2.1预处理 在遥感图像飞机目标检测和识别之前，需要对遥感图像进行预处 理。主要包括影像增强、降噪、描边，以及对图像进行滤波等操作。 2.2特征提取 提取目标区域的特征是遥感图像飞机目标自动检测与识别的重要环 节。我们可以使用一些特征提取算法，如SIFT、SURF、HOG等，对目 标区域进行特征提取。 2.3目标检测 目标检测是遥感图像飞机目标自动检测的重要环节，我们可以使用 一些经典的目标检测算法，如HOG+SVM、FastR-CNN、YOLO等， 根据预先训练好的分类器，找出可能是飞机目标的区域。 2.4目标识别 目标识别是将目标检测出来的区域与已知的目标进行比对，判断是 否是飞机目标。可以使用一些识别算法，如OpenCV库中的Cascade Classifier、HaarCascade等，对目标进行识别。