飞机目标的方向检测和精细识别是高分辨率光学遥感图像解译领域的一个重要任务.针对遥感图像中多方向密集排布飞机的方向检测和识别困难问题,提出一种基于旋转混合任务级联(rotated hybrid task cas-cade,RHTC)网络的飞机检测识别方法.首先,基于混合任务级联(hybrid task cascade,HTC)网络,扩展分割分支数量,并将分割分支与包围框分支多层级联以不断加强语义特征.其次,设计了一个新的斜框回归器,将其添加在掩膜分支的最后一层以完成目标方向预测.最后,增加一个新的方向损失函数以优化训练过程,从而完成RHTC网络构建.在数据预处理阶段,构建了每类型号飞机目标的精细掩膜以增强目标细节和提高掩膜预测精度.基于DOTA和公开Google图像构建的飞机数据集开展了多组实验.结果 表明,与其他多种先进的方法相比,所提方法在飞机检测方向精准度和类别平均精准度上性能更优.此外,所设计的斜框回归器和方向损失函数在嵌入到其他分割网络时也具有良好的性能.
高分辨率遥感图像 飞机目标 旋转混合任务级联网络 方向检测 精细识别