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針對遙感圖像飛機(jī)檢測中存在的背景復(fù)雜和目標(biāo)尺度變化大等問題，提出基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)檢測模型DC-DNN。利用圖像底層特征制作像素級標(biāo)簽完成全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）模型訓(xùn)練，將FCN模型與 DBSCAN密度聚類算法相結(jié)合選取飛機(jī)目標(biāo)的自適應(yīng)候選區(qū)域，并基于VGG-16網(wǎng)絡(luò)提取候選區(qū)域高層特征以獲取飛機(jī)目標(biāo)檢測框，同時(shí)通過檢測框抑制算法剔除重疊框和誤檢框，得到最終的飛機(jī)目標(biāo)檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DC-DNN模型對于遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率、召回率和F1值分別為95.78%、98.98%和0.9735，相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的檢測性能和泛化能力。
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