خلاصة:
آشکارسازی و شناسایی خودکار عوارض موجود در مناطق مختلف جغرافیایی با دقت بالا با توجه به اهداف گوناگون اعم از مدیریت شهری، اهداف نظامی و غیره از مسایل اساسی در شناخت پدیدههای سطح محسوب میگردد. تکنیکهای سنجش از دور و سیستم اطلاعات مکانی (GIS) به همراه تصاویر اخذ شده از سنجندههای ماهوارهای با تلفیق الگوریتمهای یادگیری عمیق نمایان سازی عوارض موجود در تصاویر را به خوبی ارتقاء داده است. در این پژوهش به ارایه روشی نو در تلفیق همزمان لایههای CNN و Pooling موجود در الگوریتم مورد استفاده پرداخته شده که در نهایت منجر به کاهش چشمگیر زمان آموزش شبکه با استفاده از دادههای جامع آموزشی با دقت بالا و در عین حال حجم زیاد گردید. در این تحقیق با بهرهگیری از آموزش شبکه به وسیله دادههای آموزشی به آشکارسازی کشتیهای موجود در تصاویر ماهوارهای با ایجاد یک شبکه تماما کانولوشنال FCN پرداخته شده است. جهت ارزیابی عملکرد و دقت الگوریتم استفاده شده در یافتن و آشکارسازی کشتیهای موجود در تصاویر ماهوارهای، با اعمال این الگوریتم آشکارساز بر روی چندین تصویر ماهوارهای دیگر از معیارهای ارزیابی Precision، Recall و F1-Score استفاده شد که مقادیر آنها به ترتیب برابر با% 100،% 61/97 و% 83/98 بوده است که نمایانگر دقت و قابل اعتماد بودن الگوریتم میباشد.
Automatic detection of features in different areas according to various objectives, including urban management, military objectives, etc., are one of the most up-to-date and important applications of machine learning today. Combining the Global Geographic System (GIS) with images taken from satellite sensors and finally using deep learning methods, which is one of the main branches of machine learning, is a great help to the visible subject. Made the effects in the images using remote sensing science.. At the beginning of this research, the various layers in the proposed algorithm have been comprehensively presented and introduced, and then a new method has been presented in the simultaneous combination of CNN and pooling layers in the algorithm used, which finally It led to a significant reduction in network training time using comprehensive training data with high accuracy and at the same time high volume, which in the end, after entering the fully connected layer to extract and identify the desired goals with acceptable accuracy along with cost-effectiveness. Save time. In this research, using network training through training data, ships in satellite images are detected by creating a fully convoluted FCN network. In order to evaluate the performance and accuracy of the algorithm used in finding and detecting ships in satellite images, by applying this detection algorithm on several other satellite images, Precision, Recall and F1-Score evaluation criteria were used. The values were equal to 100%, 97.61% and 98.83%, respectively, which indicates the accuracy and reliability of the algorithm.
ملخص الجهاز:
(به تصویر صفحه مراجعه شود) شکل ٦- نمايش لايه هاي تماما متصل بعد از آخرين لايه ي ادغام (٨ :٢٠١٣ & Zeiler) مواد و روش تحقيق : در اين پژوهش از تصاوير با رزولوشن بالا RGB جهت آشکارسازي کشتيهاي موجود استفاده شده است ، که از ماهواره PlanetScope تهيه شده اند و همچنين جهت ايجاد لايه هاي شبکه CNN، يادگيري عميق داده هاي ورودي و ارزيابي دقت آشکارسازي اهداف مورد نظر به عنوان داده خروجي از زبان برنامه نويسي پايتون ١ در محيط برنامه نويسي نرم افزار JetBrains PyCharm Pro ٢٠٢٠.
همچنين اخيرا شبکه هاي FCN دستاوردهاي بسيار بزرگي در تشخيص اشيا در تصوير و ويدئو و تقسيم بندي نمونه اي بدست آورده است (٣٣ :٢٠١٨ ,Naji) (به تصویر صفحه مراجعه شود) Semantic Segmentation ١ Noise cancelation ٢ Image repairing ٣ Inpainting ٤ Image Super-Resolution ٥ Instance Segmentation ٦ پس از معرفي چند نمونه از الگوريتم هاي کاربردي يادگيري عميق در بخش پيدا کردن اهداف زميني و آناليز تصاوير ماهواره اي با رويکرد سنجش از دور در پژوهشي جامع که در سال ٢٠١٧ انجام شد، گام بلندي در زمينه بهبود دقت و سرعت روش هاي يادگيري عميق در اين زمينه برداشته شد و بسياري از چالش هاي پژوهشگران که ناشي از جديد بودن اين روش در زمينه پيداکردن اهداف مورد نظر در چنين تصاويري برطرف گرديد (١٣ :٢٠١٧ ,Tuia &Zhu ).