Détection et reconnaissance de cibles de navires basées sur CNN dans des images satellite
Résumé
Avec le développement continu de la technologie satellitaire, les images satellite ont été largement utilisées dans les domaines militaire, maritime, urbanistique et autres. Parmi elles, la détection et la reconnaissance des cibles des navires constituent l’une des tâches importantes du traitement des images satellite. Cet article présente une méthode de détection et de reconnaissance de cibles de navires basée sur un réseau neuronal convolutif (CNN) dans des images satellite. Grâce à des recherches approfondies et à une vérification expérimentale, de bons résultats ont été obtenus.
Introduction
Les images satellites présentent les caractéristiques d’une large couverture et d’une haute résolution, et peuvent fournir une grande quantité d’informations géographiques. Dans les images satellite, les cibles des navires font référence aux navires sur l'océan, et leur détection et leur identification revêtent une grande importance pour la reconnaissance militaire, la gestion du trafic maritime, la protection de l'environnement et d'autres domaines. Cependant, les cibles des navires dans les images satellite sont souvent petites et sensibles aux interférences dues au bruit de fond, aux vagues et à d’autres facteurs, ce qui rend la détection et l’identification des cibles des navires une tâche difficile.
Ces dernières années, la technologie du deep learning a fait des progrès significatifs dans le domaine du traitement d’images, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui ont obtenu des résultats remarquables en matière de classification d’images et de détection de cibles. Par conséquent, cet article vise à appliquer CNN pour expédier la détection et la reconnaissance de cibles dans les images satellite afin d'améliorer la précision et la robustesse de la détection.
2. Méthode
- Collecte et prétraitement des données
Les données constituent la base de la formation du modèle. Afin d'améliorer les performances du modèle, nous avons collecté un ensemble de données d'images satellite contenant les cibles des navires. L'ensemble de données couvre des images satellite de différentes zones maritimes et de différentes résolutions, garantissant la capacité de généralisation du modèle. Dans le même temps, nous prétraitons les données, y compris l'amélioration de l'image, l'unification de la taille, le partitionnement des données et d'autres opérations, afin de préparer la formation et les tests ultérieurs.
- Conception et formation du modèle
La conception du modèle de détection de cibles de navires basé sur CNN est l’une des étapes clés. Nous utilisons des structures CNN courantes, notamment des couches convolutives, des couches de pooling, des couches entièrement connectées, etc. Tout d'abord, l'image satellite est convoluée pour extraire les informations sur les caractéristiques de l'image ; puis la dimension des caractéristiques est réduite via la couche de regroupement pour réduire la quantité de calcul ; enfin, la couche entièrement connectée est utilisée pour classer et régresser les caractéristiques. Au cours du processus de formation du modèle, nous utilisons des fonctions de perte et des optimiseurs couramment utilisés, ainsi que la méthode de descente de gradient stochastique (SGD) pour mettre à jour les paramètres du modèle. Afin d'éviter le surajustement, nous utilisons également des techniques telles que l'expansion et la régularisation des données.
- Évaluation et réglage du modèle
Afin d'évaluer objectivement les performances du modèle, nous avons utilisé la méthode de validation croisée pour diviser l'ensemble de données en ensemble d'entraînement, ensemble de validation et ensemble de test. Pendant le processus de formation du modèle, l'ensemble de validation est utilisé pour évaluer le modèle, et les paramètres du modèle sont ajustés sur la base des résultats de l'évaluation pour améliorer les performances du modèle. Dans le même temps, nous utilisons également une stratégie d'arrêt précoce pour arrêter la formation lorsque les performances de l'ensemble de validation ne s'améliorent plus afin d'éviter le surapprentissage. Une fois la formation du modèle terminée, nous utilisons l'ensemble de tests pour effectuer une évaluation finale du modèle et comparer les indicateurs de performance de différentes méthodes, tels que l'exactitude, le rappel, la précision, etc.
- Expérience et analyse des résultats
Afin de vérifier l'efficacité de la méthode proposée dans cet article, nous avons mené une série d'expériences. Tout d’abord, nous avons divisé l’ensemble de données d’images satellite collectées en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test, et avons effectué un prétraitement des données. Ensuite, nous utilisons des structures CNN courantes (telles que VGG, ResNet, etc.) pour la conception et la formation de modèles. Au cours du processus de formation, nous avons enregistré les valeurs de perte et les valeurs métriques d'évaluation pour chaque époque pour l'analyse et la comparaison des résultats. Enfin, nous utilisons l'ensemble de tests pour évaluer et comparer les modèles entraînés, et obtenir les valeurs de l'indice de performance des différentes méthodes.
Les résultats expérimentaux montrent que la méthode de détection de cibles de navires basée sur CNN donne de bons résultats et présente une précision et une robustesse supérieures à celles des méthodes traditionnelles. Parmi eux, la précision du modèle utilisant la structure ResNet a atteint plus de 90 % sur l'ensemble de tests, prouvant l'efficacité de CNN dans la détection de cibles de navires dans les images satellite.
3. Conclusion
Cet article présente une méthode de détection et de reconnaissance de cibles de navires basée sur CNN dans les images satellite. Grâce aux étapes de collecte de données et de prétraitement des images satellite, de conception et de formation du modèle, d'évaluation et de réglage du modèle, nous avons réussi à détecter et à identifier les cibles des navires. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode de détection de cibles de navires basée sur CNN a une précision et une robustesse supérieures à celles des méthodes traditionnelles. Par conséquent, la méthode décrite dans cet article a de larges perspectives d’application dans la reconnaissance militaire, la gestion du trafic maritime, la protection de l’environnement et d’autres domaines.
4. Références
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I. et Hinton, GE (2012). Classification Imagenet avec des réseaux de neurones convolutifs profonds. Dans Avancées des systèmes de traitement de l'information neuronale (pp. 1097-1105).
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[3] He, K., Zhang, X., Ren, S. et Sun, J. (2016). Apprentissage résiduel profond pour la reconnaissance d'images. Dans Actes de la conférence IEEE sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (pp. 770-778).