基于卷积神经网络的遥感图像汽车识别

程彬炜，安博文，赵明

（上海海事大学信息工程学院，上海201306）

0 引言

遥感技术是一种使用卫星来采集地球的各种数据、信息的技术方法。遥感技术主要应用于军事侦查等方面。经过20世纪以来的不断进步与发展，遥感技术已经有了很大的进展，并且逐渐的“平民化”，不仅仅应用于军事领域，而且也深入了日常生活的便利之中。基于遥感图像的目标识别是近些年来交叉学科领域的一个热点。由于遥感图像包含了大量可被使用的信息而且能够进行连续拍摄，因而它的应用领域十分的广泛，随着遥感图像的分辨率大幅度的增加，例如汽车、飞机、军舰等的大型附体或者说是重要识别目标也可以清晰地显现出来。本文针对识别目标中的“汽车”这一类进行研究。

在遥感图像汽车识别这一目标之下，我们主要需要完成以下两个目标，一是通过恰当的方法实现提取遥感图像的特征，二是根据适当方法及其改进方法的某些算法达到“识别”也就是“分类”的作用，从而达到我们最终通过遥感图像识别汽车的目的。

1 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是深度学习中的一个重要的学习模型，CNN在图像的处理等方面有着突出的良好效果，因此图像的处理方向上就会经常使用CNN模型，在具体的实践操作过程中，与其他方法手段的对比也证明了CNN在这个领域内有着独特的优势。卷积神经网络在上个世纪因为研究动物大脑对外界环境的图像处理时被发现，通过构造一个复杂的模型进行研究动物大脑的图像处理功能，因此这个模型在处理图像的领域内极为突出，并逐渐延伸到计算机领域。……