王港 吳金亮 陳金勇 高峰

一、引言

隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步，遙感圖像的空間分辨率也在穩(wěn)步提高，人們可以獲得越來越多的高分辨率遙感圖像。因此，在海量數(shù)據(jù)條件下的高分辨率遙感圖像目標(biāo)識(shí)別就顯得尤為重要。遙感圖像目標(biāo)識(shí)別已被廣泛研究，許多研究學(xué)者主要使用人工提取圖像特征進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的方法[1][2]，比如局部二值模式(LBP)、梯度方向直方圖(HOG)[3]、Gabor等特征[4]，然后將這些特征以特征向量的形式輸入到一個(gè)傳統(tǒng)的分類器比如SVM、AdaBoost、決策樹等進(jìn)行分類，在目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中取得了很好的效果，比如飛機(jī)識(shí)別，艦船識(shí)別等[5]。但是這種人工特征提取方法魯棒性方面、位移、旋轉(zhuǎn)等影響方面往往表現(xiàn)欠佳。

深度學(xué)習(xí)是近年來在大數(shù)據(jù)環(huán)境下興起的一門機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其實(shí)質(zhì)是通過構(gòu)建具有多層結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，用于之后的分析、預(yù)測(cè)等應(yīng)用。由于其具備海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力和高度的特征抽象能力，在諸多圖像應(yīng)用領(lǐng)域都取得了相比傳統(tǒng)方法革命性的成功。

自2014年開始，基于深度學(xué)習(xí)（主要是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)[6]）的目標(biāo)識(shí)別在自然圖像應(yīng)用中也取得了巨大突破。例如，以R-CNN(region with CNN features)方法為代表的結(jié)合通用候選區(qū)域算法和CNN分類的目標(biāo)識(shí)別框架（R-CNN[7]、SPPNET(spatial pyramid pooling net)[8]、Fast R-CNN(fast region with CNN features)方法[9]、Faster R-CNN(faster region with CNN features)方法[10]）。其候選區(qū)域采用Selective Search[11]、EdgeBox[12]或BING特征[13]等通用目標(biāo)候選方法。而這些通用區(qū)域候選算法本質(zhì)上還是遍歷滑窗的方法。這些方法往往產(chǎn)生巨量的候選窗口（如在一幅遙感圖像上往往可以產(chǎn)生數(shù)百萬個(gè)候選目標(biāo)區(qū)域），雖然類似SPPNET、Fast R-CNN等方法采用在卷積出的特征圖上直接提取特征，避免了對(duì)每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行大量的重復(fù)卷積操作，但由于沒有減少非必要的目標(biāo)搜索，其計(jì)算量依然很大。而且為了兼顧通用，目標(biāo)的定位與框選并不十分準(zhǔn)確，進(jìn)而導(dǎo)致后期的CNN識(shí)別錯(cuò)誤。后期的算法包括Fast R-CNN和Faster R-CNN等都采用回歸學(xué)習(xí)方法對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確位置進(jìn)行了修正，甚至有YOLO(you only look once)方法[14]、SSD(single shot multibox detector)方法等算法通過訓(xùn)練直接給出定位與識(shí)別結(jié)果，但這些算法都需要大量的學(xué)習(xí)樣本用于預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的回歸位置，且大多設(shè)計(jì)為針對(duì)圖像中占比大的目標(biāo)，對(duì)于“大范圍、小目標(biāo)”的遙感識(shí)別效果并不理想。

上述深度學(xué)習(xí)算法模型，都是在ImageNet挑戰(zhàn)賽[15]上獲得過最高名次的算法。ImageNet挑戰(zhàn)賽極大地促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域的發(fā)展。但是ImageNet所包含的自然圖像和衛(wèi)星遙感影像，存在著一些關(guān)鍵性區(qū)別：（1）遙感影像中目標(biāo)相對(duì)影像較小，而且其存在很多的旋轉(zhuǎn)、仿射等現(xiàn)象；（2）輸入圖像巨大，往往有數(shù)百萬像素甚至數(shù)億像素；（3）十分缺乏相關(guān)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，尤其在深度學(xué)習(xí)的算法中，高質(zhì)量高數(shù)量的訓(xùn)練樣本對(duì)算法效果起到至關(guān)重要的作用；（4）欺騙性，遙感影像由于其拍攝高度原因，獲得的信息可能是不真實(shí)的。故將深度學(xué)習(xí)的算法模型借鑒到遙感影像處理領(lǐng)域，還需要做更多的工作。

針對(duì)遙感影像的具體情況，本文設(shè)計(jì)了基于Faster R-CNN模型的高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)算法。為解決訓(xùn)練樣本少、目標(biāo)小圖像大的問題，本文通過谷歌地圖建立了小圖像目標(biāo)樣本庫；為解決輸入圖像巨大難以處理的問題，本文對(duì)檢測(cè)輸入的遙感影像進(jìn)行分塊處理，使得每一塊都可以直接進(jìn)行基于Faster R-CNN模型的高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)，同時(shí)針對(duì)重復(fù)區(qū)域建議的問題，進(jìn)行了RPN優(yōu)化，方便了并行化處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法很好解決了深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于遙感影像的諸多問題，其檢測(cè)的準(zhǔn)確率、效率、實(shí)用性都較傳統(tǒng)方法有很好提高。

二、算法流程

本文總體算法流程如圖1所示，首先對(duì)輸入的寬幅遙感影像進(jìn)行分塊操作，然后通過公共卷積層（卷積層1）后，分兩條路線進(jìn)行。路線1為Faster R-CNN分類過程，將所選區(qū)域進(jìn)行分類處理，給出類別概率；路線2為區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)過程，通過滑窗及后續(xù)網(wǎng)絡(luò)，給出包含目標(biāo)的準(zhǔn)確區(qū)域建議。路線1和路線2配合，得到被檢測(cè)影像包含的目標(biāo)及其具體位置。

三、寬幅影像切分處理

3.1 切分設(shè)計(jì)

高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)，有兩種情況：對(duì)小塊遙感影像進(jìn)行檢測(cè)，小塊影像和訓(xùn)練樣本大小類似，可直接作為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入；寬幅遙感影像檢測(cè)，考慮到直接輸入整幅影像而帶來的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)增加、計(jì)算機(jī)內(nèi)存限制等原因，現(xiàn)有條件無法直接處理，故在輸入到檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)前，需要先對(duì)其進(jìn)行分塊，針對(duì)每一塊進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，再將檢測(cè)結(jié)果匯總到原圖中來。本節(jié)針對(duì)寬幅遙感影像的切分處理進(jìn)行詳細(xì)說明。

具體分塊檢測(cè)方法如下：

1）設(shè)寬幅遙感影像長(zhǎng)寬為H、W，擬分塊大小為M、N，切分重疊長(zhǎng)寬均為l，影像左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)；

2）從坐標(biāo)原點(diǎn)開始對(duì)寬幅遙感影像進(jìn)行分塊，分塊采取交疊方式進(jìn)行；

3）分塊的對(duì)角坐標(biāo)為：{(0,0),(M,N)}，{(M-l,0),(2M-l,N)}……{((i-1)(M-l),(j-1)(N-l)),((iM-(i-1)l),(jN-(j-1)l))}……{(H-l,W-l),(H, W)};

3.2 重疊設(shè)計(jì)

節(jié)提到的重疊區(qū)域的長(zhǎng)寬均為l，在確定l的大小時(shí)，考慮到了檢測(cè)目標(biāo)的大小以及算法模型的效率等問題，擬以目標(biāo)長(zhǎng)度的1.1倍作為l的大小。這樣選擇l的數(shù)值，可以使得總有一塊分塊完全包含目標(biāo)，且使得重疊不至于太大而過多影響計(jì)算效率。因?yàn)闊o法預(yù)測(cè)目標(biāo)的姿態(tài)，故重疊區(qū)的長(zhǎng)寬都設(shè)置為l。

四、重疊區(qū)域RPN優(yōu)化

4.1 RPN

區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(Region Proposal Network,RPN)將一幅圖輸入，得到一組方框目標(biāo)區(qū)域以及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分?jǐn)?shù)。此模型將以全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fullyconvolutionalnetwork, FCN)[16]的形式進(jìn)行設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)的最終目標(biāo)是為RPN與Faster R-CNN部分共享卷積層。本文采用VGG16[17]作為卷積層模型。RPN和Faster R-CNN可以共享13層卷積層。

RPN在13層卷積層后，加入一個(gè)滑窗網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)滑窗網(wǎng)絡(luò)是一個(gè) 的全連接網(wǎng)絡(luò)。其后映射到一個(gè)512維的低維向量，這個(gè)向量分別連接兩個(gè)獨(dú)立的全連接層：方框回歸器層和框分類層。n的值為3,在每一個(gè)滑窗位置，選擇k個(gè)參考框作為候選對(duì)象，選擇3個(gè)尺度和3個(gè)比例作為候選框的參量，也就是選擇個(gè)參考框。RPN結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

為了訓(xùn)練RPN，給每一個(gè)參考框一個(gè)二類標(biāo)簽（是目標(biāo)或不是目標(biāo)）。兩種情況，會(huì)設(shè)置為正標(biāo)簽：（1）本參考框與真實(shí)框擁有最大的IoU(Intersection-over-Union)；（2）本參考框與任何一個(gè)真實(shí)框擁有超過0.7的IoU。而候選框與任何一個(gè)真實(shí)框都沒有高于0.3的IoU，則被標(biāo)為負(fù)標(biāo)簽。兩種情況都不是的，則不被選為參考框。

本文定義了一個(gè)多任務(wù)目標(biāo)函數(shù)，作為訓(xùn)練時(shí)優(yōu)化的對(duì)象，如式（1）所示。

4.2 重疊優(yōu)化

從4.1介紹中可以看出，RPN網(wǎng)絡(luò)形成的區(qū)域建議候選框中有很多重疊部分。同時(shí)，在寬幅遙感影像上進(jìn)行分塊處理，也存在一定的重疊，兩種重復(fù)造成處理的時(shí)間開銷和資源開銷增大，所以針對(duì)重疊復(fù)選框進(jìn)行濾除。

針對(duì)這兩種情況形成的重疊候選框，在候選框匯總合并到原始寬幅影像后，統(tǒng)一進(jìn)行濾除。方法采用效果良好的非極大值抑制(nonmaximumsuppression,NMS)。以候選框的類別可能性作為對(duì)比數(shù)值，進(jìn)行非極大值抑制。具體算法步驟：

（1）在候選框領(lǐng)域中，判斷屬于同一類的幾個(gè)候選框是否存在交疊，若存在，置于同一個(gè)交疊集中；

（2）在交疊集中，設(shè)候選框可能性值為P(i)。對(duì)比P(i)和相鄰兩個(gè)P(i-1)、P(i+1)。若P(i)大于P(i-1)和P(i+1)，則以P(i+1)為暫時(shí)局部極大值，跳到i+2，繼續(xù)比較；若P(i)大于P(i-1)而小于P(i+1)，則加1，繼續(xù)進(jìn)行P(i+1)與領(lǐng)域的比較。

（3）依次進(jìn)行到最后，選擇類別可能性最大的候選框?yàn)楸绢愒诒疚恢玫淖罱K定位結(jié)果。

重疊區(qū)域優(yōu)化之后，只針對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)分類，極大地節(jié)省了計(jì)算資源和時(shí)間。

五、分塊目標(biāo)檢測(cè)

5.1 訓(xùn)練樣本庫

深度學(xué)習(xí)的所有算法都建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，算法都是在大量有效數(shù)據(jù)上進(jìn)行特征和規(guī)律學(xué)習(xí)。遙感影像數(shù)量很多，但是包含有特定類別、且分辨率一致的影像數(shù)據(jù)并不夠多。本文中建立了高分辨率遙感影像的典型目標(biāo)樣本庫，通過這個(gè)樣本庫進(jìn)行典型目標(biāo)的學(xué)習(xí)和檢測(cè)。

本文搜集的典型目標(biāo)包括：艦船、飛機(jī)、機(jī)場(chǎng)三種。搜集包含目標(biāo)的樣本，主要按照由大到小的范圍進(jìn)行搜集，比如艦船樣本，即按照“國(guó)家——港口——艦船”的思路進(jìn)行搜集。其余兩種樣本搜集思路與艦船類似。

搜集的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)分辨率在0.5米左右。搜集到的粗樣本數(shù)據(jù)再進(jìn)行細(xì)加工。Faster R-CNN訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)一般要求在1000*1000像素左右，故制作細(xì)樣本時(shí)，也將樣本大小選定在1000*1000左右。每一幅細(xì)樣本中包含1到5個(gè)目標(biāo)。典型樣本實(shí)例如圖3所示，（1）（2）（3）為艦船樣本示例，（4）（5）（6）為機(jī)場(chǎng)樣本示例，（7）（8）（9）為飛機(jī)樣本示例。

5.2 目標(biāo)快速檢測(cè)

本文采用的模型為Faster R-CNN，其本質(zhì)為RPN結(jié)合Fast R-CNN，其中RPN作為區(qū)域建議的部分而Fast R-CNN作為主體分類結(jié)構(gòu)存在，二者共享VGG16網(wǎng)絡(luò)模型的卷積結(jié)構(gòu)，從而減少計(jì)算。同時(shí)，F(xiàn)ast R-CNN檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)不再采用Selective Search區(qū)域建議方法。具體Fast R-CNN結(jié)構(gòu)，參見文獻(xiàn)[7]。

基于Faster R-CNN的目標(biāo)檢測(cè)主要包括兩個(gè)步驟，訓(xùn)練和檢測(cè)。其中訓(xùn)練過程，由于RPN和Fast R-CNN都可以進(jìn)行端到端訓(xùn)練。在反向傳播中，采用隨機(jī)梯度下降法，結(jié)合損失函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)節(jié)。同時(shí)，隨機(jī)采樣正樣本和負(fù)樣本的比例為1：1。

（1）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

RPN和Fast R-CNN部分都可以獨(dú)立的進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，但是這樣它們的卷積部分就會(huì)不同。本文設(shè)計(jì)一種訓(xùn)練方法，使得RPN和Fast R-CNN可以共享卷積層，而非獨(dú)立訓(xùn)練。本文采用四階段訓(xùn)練算法，通過選擇性優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了卷積層的共享。具體步驟總結(jié)如下：

1）按照3.1介紹RPN的方法，對(duì)RPN進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)初始化采用ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型，微調(diào)訓(xùn)練采用端到端的訓(xùn)練流程。

2）使用1）訓(xùn)練好的RPN輸出區(qū)域建議，訓(xùn)練獨(dú)立的Fast R-CNN目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。到此時(shí)，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)還沒有共享卷積層。

3）使用2）得到的Fast R-CNN檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)初始化RPN訓(xùn)練，訓(xùn)練RPN時(shí)，保持卷積層不變，調(diào)節(jié)RPN獨(dú)有網(wǎng)絡(luò)部分的參數(shù)。

4）保證共享的卷積層不變，訓(xùn)練Fast R-CNN檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，只調(diào)整Fast R-CNN的全連接層。

這樣，既訓(xùn)練了兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)共享的卷積層，也分別調(diào)整了兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)各自的獨(dú)立部分。

（2）目標(biāo)檢測(cè)

本文中寬幅遙感影像檢測(cè)，在輸入到檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)前，需要先對(duì)其進(jìn)行分塊，針對(duì)每一塊進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，再將檢測(cè)結(jié)果匯總到原圖中來。

具體分塊檢測(cè)方法如下：

1）從坐標(biāo)原點(diǎn)開始對(duì)寬幅遙感影像進(jìn)行分塊，分塊采取交疊方式進(jìn)行，分塊的對(duì)角坐標(biāo)見3.1切分設(shè)計(jì)；

2）將分塊送入RPN網(wǎng)絡(luò)，得到區(qū)域建議，并匯總到原圖中，坐標(biāo)轉(zhuǎn)化公式為：

3）對(duì)全圖進(jìn)行非極大值抑制操作，濾除交疊建議區(qū)域；

4）將每一個(gè)去除交疊的分塊I(i,j)輸入到檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)給出類別和位置；

其中，n表示本塊中檢測(cè)到的第n個(gè)目標(biāo)。X、Y表示目標(biāo)的全局坐標(biāo)，x、y表示目標(biāo)在分塊中的局部坐標(biāo)。

六、實(shí)驗(yàn)

6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

利用從Google Earth上獲取的0.5m分辨率的光學(xué)遙感圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，包括艦船、機(jī)場(chǎng)、飛機(jī)3種目標(biāo)。其中艦船樣本500幅，飛機(jī)樣本300幅，機(jī)場(chǎng)樣本118幅。隨機(jī)從帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集中選出艦船樣本300幅，飛機(jī)樣本200幅，機(jī)場(chǎng)樣本90幅，作為訓(xùn)練樣本；其余作為測(cè)試樣本，訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本不重復(fù)。

6.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置

本算法在Matlab2014b上進(jìn)行編寫，采用Caffe深度學(xué)習(xí)開源庫作為模型構(gòu)建基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)為聯(lián)想Think Station P100，至強(qiáng)E2630 v3（雙路），顯卡為英偉達(dá)Quadro M6000 24G。本算法訓(xùn)練和測(cè)試均是在GPU加速下完成。

由于輸入的檢測(cè)影像大小不一，本文在輸入的第一步對(duì)其進(jìn)行了尺度歸一，以600*600作為標(biāo)準(zhǔn)輸入大??；對(duì)卷積特征圖進(jìn)行滑窗處理時(shí)，以10像素作為滑窗步幅；訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)率為0.001，學(xué)習(xí)動(dòng)量為0.9，權(quán)重衰退率為0.0005，迭代次數(shù)為3000。

6.3 實(shí)驗(yàn)分析

本文采用了三種典型目標(biāo)作為測(cè)試對(duì)象，分別是艦船、飛機(jī)和機(jī)場(chǎng)。并對(duì)分塊后的遙感影像進(jìn)行了準(zhǔn)確率測(cè)試。分塊后平均檢測(cè)時(shí)間為0.2s。具體如表1所示。

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傳統(tǒng)算法遙感影像目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率一般在80%左右。由表1可知，本文方法對(duì)于高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率更高。

同時(shí)，本文進(jìn)行了寬幅遙感影像的目標(biāo)檢測(cè)測(cè)試，同樣取得了良好的檢測(cè)效果。圖4為港口內(nèi)艦船檢測(cè)的結(jié)果示例，圖5為機(jī)場(chǎng)內(nèi)飛機(jī)檢測(cè)的結(jié)果示例，圖6為機(jī)場(chǎng)檢測(cè)的結(jié)果示例。由三張圖可以看出，本文方法對(duì)典型目標(biāo)的檢測(cè)效果十分良好，其復(fù)雜的環(huán)境背景并沒有對(duì)結(jié)果造成影響。

七、結(jié)論

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)模型（Faster R-CNN）的高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)方法。針對(duì)高分辨率遙感影像內(nèi)容豐富、尺度大等問題，將計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域目標(biāo)檢測(cè)效果最好的模型通過寬幅遙感影像分塊、RPN優(yōu)化等多處改進(jìn)應(yīng)用于遙感影像處理領(lǐng)域，并在寬幅高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測(cè)方面取得了很好的效果。

在整個(gè)實(shí)驗(yàn)中，本文介紹了從樣本制作、模型結(jié)構(gòu)、環(huán)境配置以及訓(xùn)練參數(shù)等多方面的工程化應(yīng)用實(shí)施細(xì)節(jié)，為接下來繼續(xù)開展高分辨率遙感影像處理打下了良好基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)表明，在高分辨率遙感影像典型目標(biāo)檢測(cè)中，本文方法具有很好的效果，克服了目標(biāo)復(fù)雜的環(huán)境背景。

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