针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Light-head R-CNN(light-head region-based convolutional neural network)对其进行优化改进,提升检测速度,以满足空间任务实时性要求.实验结果表明,与传统的Mask R-CNN相比,改进的Mask R-CNN可缩短20％的检测时间.针对深度神经网络需要大样本数据集进行训练的特点,本文基于迁移学习提出搭建虚拟环境进行样本采集,构造空间目标特征检测与识别数据集的方法.实验结果表明,网络在虚拟环境生成的数据集上可以很好地学习到相应特征,从而具备迁移到实际任务的能力.
空间非合作目标 特征检测与识别 深度学习 区域全卷积网络 头部轻量化卷积神经网络 改进的Mask R-CNN 数据集构建 迁移学习