面向遥感图像目标感知的群目标检测框架_NormalPdf.pdf

1007-4619（2024）07-1802-10NationalRemoteSensingBulletin遥感学报

面向遥感图像目标感知的群目标检测框架

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张鸿伟，金磊，邹学超，方宇强，尹璐，赵健，兴军亮

1.北京邮电大学电子工程学院,北京100876;

2.青海大学计算机技术与应用学院,西宁810016;

3.航天工程大学研究生院,北京101416;

4.北京遥感信息研究所,北京100192;

5.北方电子设备研究所,北京100071;

6.清华大学计算机学院,北京100084

摘要：光学遥感是航天侦察和地质勘测中的常用技术，拍摄得到的可见光图像能够提供非常丰富的信息，在

目标监视、态势预判等方面都具有重要应用。近年来以轮船、飞机等物体检测为代表的光学遥感图像目标感知

取得了显著进展，但对于目标尺度变化大，目标数量多而小的遥感图像目标感知场景中还存在巨大技术挑战，

也就是在当前的光学遥感图像目标感知场景存在很多目标小并且多目标集中的情况，容易导致误检和漏检。为

了解决现有遥感图像目标检测算法不同目标独立检测的内在低效性，本文提出了一种新的检测框架，即群目标

检测，以期通过检测群目标的状态信息来缓解单一目标感知信息不足、可靠性差等问题，进而得到更为可靠的

多目标检测结果。本文首先对群目标的概念进行定义，然后基于该定义提出了一种群目标自动化标注方案，在

公开数据集上对原有标签进行分析，无需任何手动标注，就能得到含有群目标标注的注释信息。基于群目标自

动化标注，本文提出了群目标检测算法，即在检测群目标的同时，利用群目标的空间约束提升单一目标检测结

果。实验证明，与近年来的遥感图像检测算法相比，本文提出的群目标检测在最热门的大型遥感目标检测数据

集DOTA上验证时，性能最佳。

关键词：遥感图像，目标检测，边界框，群目标，自动化标注，DOTA，目标感知，多目标

中图分类号：P2

引用格式：张鸿伟，金磊，邹学超，方宇强，尹璐，赵健，兴军亮.2024.面向遥感图像目标感知的群目标检测框架.遥感学报，28（7）：

1802-1811

ZhangHW，JinL，ZouXC，FangYQ，YinL，ZhaoJandXingJL.2024.Agroupobjectdetectionframeworkfor

remotesensingimageobjectperception.NationalRemoteSensingBulletin，28（7）：1802-1811［DOI：10.11834/jrs.

］

辨率高、数据量大、复杂多样等特点，传统目标

1引言

检测方法已经无法满足对大规模遥感图像数据的

遥感技术是获取大规模地理信息的重要手段，自动化处理需求，因此需要开发高效、准确、自

随着遥感图像获取技术的不断改进和发展，遥感动化的遥感图像目标检测技术。

图像被广泛应用于土地利用、城市规划、交通监遥感目标检测主要目的是从遥感图像中自动

测、灾害防治、生态保护（Chen等，2006；Lenhart检测出目标物。目前，遥感目标检测已经取得了

等，2008；Liu和Wu，2016；Lopez和Frohn，2017；显著的研究成果，如基