위성영상 내 항공기 식별 시 오탐률 감소를 위한 결합된 CNN 알고리즘

장준호; 이수진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장준호 (국방대학교) 이수진 (국방대학교)

저널정보: 육군사관학교 화랑대연구소 한국군사학논집 한국군사학논집 제76권 제3호

발행연도: 2020.10

수록면: 61 - 90 (30page)

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CNN algorithms, which are currently actively used for image processing, do not process high resolution/large-scale satellite images directly. To address this problem, many researchers have tried to combine various techniques into the artificial neural networks. However, many studies have not achieved satisfactory performance due to various factors affecting object identification and detection. Especially in the case of aircraft detection, the false detection of objects similar to aircraft, such as boarding gates, buildings, and intersections within the airport, is not solved properly. This paper proposes a coupled CNN algorithm that combines the Mask R_CNN algorithm with the YOLO algorithm to reduce such false detection. To evaluate the performance of the proposed approach, we conduct the aircraft detection test was conducted on satellite images of airports containing a number of objects similar to aircraft.

#CNN #YOLO #Mask R_CNN #Satellite Image #Aircraft Detection #위성영상 #항공기 식별

참고문헌 (33)

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양성봉 / 2020 / CNN 알고리즘의 개선을 통한 대형 이미지에서의 객체식별 / 한국컴퓨터정보학회논문지 25(1):45~53

이진수 / 2018 / 딥러닝 기반 객체 인식 기술 동향 / 전자통신동향분석 33(4):23~32

C. Corbane / 2008 / Using SPOT-5 HRG data in panchromatic mode for operational detection of small ships in tropical area / Sensors 8:2959~2973

C. Yildiz / 2010 / Detection of stationary aircrafts from satellite images / Proceedings of the IEEE 19th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU).

F. Zhang / 2016 / Weakly supervised learning based on coupled convolutional neural networks for aircraft detection / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 54:5553~5563

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