第44卷第4期2023年4月激光杂志LASERJOURNALVol.44,No.4April,2023http∶//www.laserjournal.cn收稿日期:2022-07-04基金项目:黑龙江省省属高校基本科研项目(No.YWK10236210224)作者简介:杨倩(1982-),女,硕士,讲师,研究方向:通信与信号处理。基于机器学习的激光遥感图像多目标检测方法杨倩,张艳鹏,张博阳绥化学院电气工程学院,黑龙江绥化152061摘要:目前方法检测多目标激光遥感图像时,其未处理遥感图像的辐射量失真情况,导致检测方法的平均识别率、平均精度均值低和检测效率低。提出基于机器学习的激光遥感图像多目标检测方法,该方法处理激光遥感图像辐射量失真情况,通过校正辐射和辐射匹配获取到更清晰和真实的遥感图像,结合改进的原始MaskR-CNN网络,引入分级跳连法和K均值聚类算法,解决MaskR-CNN网络不适用于激光遥感图像检测的问题,采用改进的机器学习,实现激光遥感图像多目标检测。实验结果表明,所提方法检测出激光遥感图像中的全部目标,平均识别率为95.6%,目标检测时间为0.02s,平均精度均值达到77.5%,因此,该方法有效提高了平均识别率、平均精度均值和检测效率。关键词:机器学习;激光遥感图像;多目标检测;辐射匹配;Mask-CNN算法中图分类号:TN957.51文献标识码:Adoi:10.14016/j.cnki.jgzz.2023.04.169Multi-targetdetectionmethodoflaserremotesensingimagebasedonmachinelearningYANGQian,ZHANGYanpeng,ZHANGBoyangCollegeofelectricalengineering,SuihuaUniversity,Suihua152061,ChinaAbstract:Whendetectingmulti-targetlaserremotesensingimages,thepresentmethoddoesnotdealwiththera-diationdistortionofremotesensingimages,resultinginlowaveragerecognitionrate,lowaverageaccuracyandlowde-tectionefficiencyofthedetectionmethod.Amulti-targetdetectionmethodforlaserremotesensingimagesbasedonmachinelearningisproposed.Thismethoddealswiththeradiationdistortionoflaserremotesensingimages,andaclearerandmorerealisticremotesensingimageisobtainedbycorrectingradiation,andcombinedwiththeimprovedo-riginalMaskR-CNNnetwork,thehierarchicalskipconnectionmethodandK-meansclusteringalgorithmareintro-ducedtosolvetheproblemthattheMaskR-CNNnetworkisnotsuitableforlaserremotesensingimagedetection.Multi-targetdetectionoflaserremotesensingimageisrealizedbyimprovedmachinelearning.Theexperimentsshowthatthepro...
