光学遥感图像舰船目标检测与识别方法研究进展

doi:10.7527/S1000-6893.2023.29025

Abstract

Abstract:

No matter in the field of military investigation or maritime law enforcement， the ship target detection and identification technology is very important. Especially with the development of optical remote sensing satellite， a large number of ship imaging data have been obtained， and how to quickly and accurately locate and identify ship targets from a large number of optical imaging data is a challenging work. Firstly， this paper summarizes the development process and technical process of ship target detection and recognition technology in optical remote sensing images. Then， the research progress in the acquisition and preprocessing of optical remote sensing images， the separation of land and sea， the detection of ship targets and the recognition of ship targets are reviewed， and the methods and progress of target detection and recognition of optical remote sensing images using traditional and deep learning methods are emphatically discussed. Then， 11 kinds of remote sensing image data sets including ship targets and performance evaluation indexes are introduced. Finally， the main problems in ship target detection and recognition technology are analyzed， and the future development direction of ship target detection and recognition technology is given.

Key words: optical remote sensing, remote sensing image, sea-land segmentation, ship detection, ship recognition

CLC Number:

Qichang ZHAO, Yiquan WU, Yubin YUAN. Progress of ship detection and recognition methods in optical remote sensing images[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(8): 29025-029025.

Figures/Tables 29

Fig.1

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Table 1

Table 2

Table 3

Table 4

Fig.3

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Table 5

Comparison of typical deep learning target detection algorithms

分类	方法	优点	不足	文献	贡献	数据集	mAP/%
两阶段算法	R-CNN	CNN首次用于目标检测	训练繁琐，占资源，速度慢	［149］	采用Soft-NMS替换 R-CNN算法中的 NMS	作者自建	51.17
	Fast R-CNN	提出ROI层	算法耗时，无法实时	［150］	通过Fast R-CNN框架实现了对舰船目标的检测	作者自建	83.79
	Faster R-CNN	引入RPN，精度与速度提高	计算复杂，无法实时	［117］	RPN网络部分加入了K-means聚类算法，速度更快	NWPU VHR-10^［151］	95.18
	R-FCN	共享网络，速度与性能提升	速度有提升，但仍不能实时	［152］	对特征提取网络进行混合尺度卷积核处理，使特征提取网络能够抑制相干斑噪声	作者自建	97.37
一阶段算法	YOLOv1	速度较快	小的、靠近的目标检测较差	［153］	将YOLO引入船舶检测	作者自建	57.3
	YOLOv2	分类检测联合训练，速度更快	输入尺寸固定，小目标精度差	［154］	结合SVM，实现复杂背景下船舶分类	作者自建	80.5
	YOLOv3	多尺度预测，小目标检测好	目标位置精准性不高，召回率低	［124］	设计了一种多尺度和自适应特征处理模块	SeaShips ^［155］	91.47
	YOLOv4	兼顾了检测精度和速度	检测精度有待进一步提高	［156］	采用Softer-NMS对非极大值抑制算法进行优化，提升模型对密集船舶的检测能力和定位精度	SeaShips+作者扩充	96.78
	YOLOv5	模型尺寸小，部署成本低，灵活性高，检测速度高	检测精度可以进一步提高	［133］	引入Mixup数据增强方法，采用Focal loss损失函数，用K-means聚类算法对数据集重新聚类	SeaShips	98.6
	YOLOv6	相对同类规模的算法，在检测精度和速度之间取得最佳权衡	性能有待提高	/	/		/
	YOLOX	算法精度与速度进一步提升	大尺寸样本训练慢	［157］	引入了CA位置注意力模块，将CIoU损失和Focal loss损失引入到模型优化训练阶段	HRSC2016^［158］+作者扩充	94.37
	YOLOv7	引入锚框机制，进一步提高了目标回归率	增加了训练成本	［159］	增强了复杂背景下对舰船关键特征的提取能力	HRSID ^［160］	95.37
	SSD	适应多尺度目标训练与检测	调试过程非常依赖经验，小、近目标精度差	［136-137］	结合特征融合思想，提出基于特征融合的改进算法	作者自建	81.7
	SSD	比SSD精度高	模型复杂，速度较慢	［136-137］	结合特征融合思想，提出基于特征融合的改进算法	作者自建	82.6
	FSSD	性能上比SSD有很大的提高	速度略有下降	/	/		/

Table 5

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卫星名称	轨道	波段/nm	分辨率/m	幅宽/km
WorldView-1	高度：496 km 太阳同步轨道	全色：400~900	0.5	17.7
WorldView-2	高度：771 km 太阳同步轨道	全色：450~800	0.46	16.4
WorldView-3	高度：617 km 太阳同步轨道	全色：450~800	0.31	13.1
WorldView-4	高度：617 km 太阳同步轨道	多光谱：蓝：450~510 绿：510~580 红：655~690 近红外：780~920	全色：0.31 多光谱：1.24	13.1
GeoEye-1	高度：681 km 太阳同步轨道	全色：450~900 蓝：450~510 绿：520~580 红：655~690 近红外：780~920	全色：0.41 多光谱：1.65	15.2
Planet卫星星座	高度：国际空间站轨道：400 km 太阳同步轨道：475 km	国际空间站轨道太阳同步轨道蓝：455~515 蓝：455~515绿：500~590 绿：500~590红：590~670 红：590~670近红外：780~860 近红外：780~860	400 km轨道：3 475 km轨道：3.7	24.6
SkySat卫星系列	高度：630 km 太阳同步轨道	蓝：440~510 绿：520~590 红：630~685 近红外：760~850	5	77
Pleiades星座	高度：694 km 太阳同步轨道	全色：470~830 蓝：430~550 绿：500~620 红：590~710 近红外：740~940	全色：0.5 多光谱：2	20

卫星名称	轨道	波段/nm	分辨率/m	幅宽/km
SPOT-6/7	高度：695 km 太阳同步轨道	全色：450~750 蓝：450~520 绿：530~600 红：620~690 近红外：760~890	全色：1.5 多光谱：6	60
DEIMOS-2	高度：620 km 太阳同步轨道	全色：560~900 蓝：466~525 绿：532~599 红：640~697 近红外：770~892	全色：0.75 多光谱：3	20
北京二号	高度：651 km 太阳同步轨道	全色：450~650 蓝：440~510 绿：510~590 红：600~670 近红外：760~910	全色：0.8 多光谱：3.2	24
高景一号	高度：530 km 太阳同步轨道	全色：450~890 蓝：450~520 绿：520~590 红：630~690 近红外：770~890	全色：0.5 多光谱：2	12
高分一号	高度：645 km 太阳同步轨道	全色：450~900	全色：2 多光谱：8	60
		蓝：450~520
		绿：520~590
		红：630~690
		近红外：770~890
高分二号	高度：631 km 太阳同步轨道	全色：450~900	全色：1 多光谱：4	45
		蓝：450~520
		绿：520~590
		红：630~690
		近红外：770~890
高分六号	高度：644.5 km 太阳同步轨道	全色：450~900	全色：2 多光谱：8	90
		蓝：450~520
		绿：520~600
		红：630~690
		近红外：760~900
高分七号	高度：500 km 太阳同步轨道	全色：450~900	全色：前视0.65、后视0.8 多光谱：后视2.6	20
		蓝：450~520
		绿：520~600
		红：630~690
		近红外：770~890

类别	子类	代表算法	优点	局限性	主要应用
基于图像增强的方法	对比度增强	直方图均衡化	图像还原前后对比度明显，算法复杂度较低	易产生噪声，对团雾增强效果较差	颜色较暗的薄雾
	对比度增强	小波变换	较好增强图像细节	不能解决图像过亮过暗或光照不均情况	红外图像、医学图像
	色彩恒常性	Retinex算法	增强后视觉效果较好，去雾彻底，能保持图像原有亮度	算法复杂度高，对光晕有一定抑制作用但易出现颜色失真	航拍俯视图像
	色彩恒常性	白平衡算法	减少色偏图像，还原效果比较显著	运行速度慢，若颜色有一大片单一颜色导致炎症色差	色彩简单背景下图像复原

方法		优点	不足
基于先验信息法		直接有效	受先验信息是否正确、全面等影响大

基于图像特征分析法	阈值法	运行效率高	易受到云雾、物体投影等环境干扰
	区域法	计算过程简单	噪声和灰度不均一可能会导致空洞和过分割
	轮廓法	较好地利用了港口码头的长直线特点	易受到港口其他物体的干扰

基于深度学习方法		分割精度高	缺乏海陆数据集，且难以适应全球海岸线

分类	方法	优点	不足
海洋背景下舰船目标候选区域提取	灰度信息方法	适用于水面平静、水域较暗和纹理均匀的图像，计算较简单	复杂海况，提取效果不好
	模板匹配法	适用于海面平静且舰船目标与海面背景对比强烈的场合	复杂背景下边缘定位不准确
	分形模型和模糊集理论结合法	有效地利用了目标和背景之间的差异特性，可以有效解决数据不完备、不清晰问题	不能兼顾检测性能和耗时
海陆背景下舰船目标候选区域提取	视觉感知原理法	较好地模拟了人类大脑视觉感知的特性	难以分析和提取目标的显著特征及显著图
	港口先验知识法	能很好地解决靠岸舰船目标检测问题	较难获取精确的匹配模板
	图像分析法	不依赖港口的先验信息	舰船目标的显著性特征选取困难

Progress of ship detection and recognition methods in optical remote sensing images

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Figures/Tables 29

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类型	模型	优点	缺点	适用场景	数据集	AP/%
Transformer neck	DETR	网络结构简单，端到端训练，简化检测流程，消除NMS和锚框生成等手工组件需求	训练时间太长，小目标检测效果差	目标检测全景分割	COCO	42.0
	Deformable DETR	加快收敛速度、提高小目标检测精度，计算和内存效率高	无序的内存访问，检测速度有所下降	目标检测	COCO	46.9
	TSP-FCOS	采用encoder-only的DETR，网络结构简单，收敛速度加快，小目标精度提升	大目标精度降低	目标检测	COCO	43.1
	TSP-RCNN	网络结构简单，收敛速度加快，小目标精度提升	执行边框细化操作会增加更多的计算资源	目标检测	COCO	45.0
	ACT	缓解了目标查询的冗余现象，降低了计算量	小目标检测效果不好	目标检测	COCO	43.1
	UP-DETR	比DETR精度高、收敛速度快	小目标检测效果依然不好	目标检测全景分割	COCO VOC	42.8 56.1
Transformer backbone	FPT	高效的特征交互算法，实现特征信息跨空间和尺度交互，即插即用，整体思路新颖	计算量和参数量较大	目标检测实例分割语义分割	COCO	42.6
	Swin Transformer	在各类基准上精度很高，远超于已有模型	拥有线性计算复杂度	图像分类目标检测语义分割	COCO	58.7
	Swin Transformer V2	大型视觉模型，模型训练稳定，实现不同分辨率之间模型的有效转换	参数量大	图像分类目标检测语义分割	COCO	63.1

方法	优点	不足
传统舰船检测方法	简单、容易实现、不需要大量的训练数据	精度不高、泛化能力不足、难以适应复杂场景
深度学习舰船检测方法	精度高、泛化能力强、可应用于复杂场景	需要大型的数据集，数据标注复杂

方法	优点	不足
k最近邻法	可以解决多分类的问题，整体思想简单，效果好	效率低，高度数据相关，数据预测结果不具备可解释性
SVM	准确率较高，并且能够推广到函数拟合	难以训练大规模数据集，需要组合多个二分类SVM来实现多分类
聚类算法	简单快速，可处理大数据集	对离群点和噪声点敏感，大多数时候聚类结果比较粗糙

分类	优点	不足	适用场景
两阶段算法	精度高	实时性差，小目标效果差	高精度目标检测识别
一阶段算法	实时性高	群目标和小目标检测识别精度低	实时目标检测识别

方法	优点	不足
基于统计的目标识别	不需要过分依赖人工，具有较好的稳定性、泛化性和应用潜力	复杂场景目标检测精度不高，泛化能力不强
基于知识的目标识别	针对性强，速度快	需要进行特征筛选，数学模型建立困难
基于深度学习的目标识别	识别准确率高	需要大量样本

模型	mAP
Fast（VGG16）	0.710 3
Faster（ZF）	0.891 6
Faster（VGG16）	0.901 2
Faster（ResNet18）	0.906 3
Faster（ResNet50）	0.916 5
Fast（VGG16）	0.710 3
Faster（ZF）	0.891 6
Faster（VGG16）	0.901 2
Faster（ResNet18）	0.906 3
Faster（ResNet50）	0.916 5
Faster（ResNet101）	0.924 0
SSD 300（MobileNet）	0.776 6
SSD 608（MobileNet）	0.795 0
SSD 300（VGG16）	0.793 7
SSD 608（VGG16）	0.867 3
YOLO v2 random=0	0.775 1
YOLO v2 random=1	0.790 6

模型	mAP
Transferred CNN	0.597
Newly Trained CNN	0.618
RICNN without Fine-Tuning	0.710
RICNN with Fine-Tuning	0.726
R-P-Faster R-CNN（Double） R-CNN（ZF）	0.702
R-P-Faster R-CNN（Double） R-CNN（VGG16）	0.743
R-P-Faster R-CNN（Single） R-CNN（VGG16）	0.765

模型	骨干网络	mAP
R-CNN	VGG16	0.377
RICNN	VGG16	0.442
RICAOD	VGG16	0.509
RIFD-CNN	VGG16	0.561
Faster R-CNN	VGG16	0.541
SSD	VGG16	0.586
YOLOv3	Darknet-50	0.571
Faster RCNN with FPN	ResNet-50	0.631
Mask-RCNN with FPN	ResNet-101	0.652
RetinaNet	ResNet-101	0.657
PANet	ResNet-101	0.661
CornerNet	Hourglass-104	0.649

模型	mAP
Transformed CNN	0.453 2
RICNN with fine-tunning	0.481 6
HRCNN without regression	0.492 1
HRCNN with regression	0.514 3

模型	mAP
Mask R-CNN	0.365 0
Mask R-CNN+	0.371 8
PANet	0.416 6
PANet+	0.463 1
PANet++	0.470 0

模型	Accuracy@20%数据
AlexNet	0.798 5
VGG-16	0.797 9
GoogleNet	0.784 8

模型	mAP
SRBBS-Fast-RCNN	0.727
SRBBS-Fast-RCNN-R	0.588

模型	mAP
YOLOv2	0.392
R-FCN	0.525 8
FR-H	0.604 6
SSD	0.298 6

模型	mAP
YOLOv2	0.254 9
R-FCN	0.308 4
FR-H	0.178 4
SSD	0.399 5
RF-O	0.541 3

模型	mAP
TINY-BASE	0.339
MEDIUM-BASE	0.378
LARGE-BASE	0.562
TINY-RAM	0.580
MEDIUM-RAM	0.577
LARGE-RAM	0.585

数据集	年份	单位	图像总数	船舶图像数量	备注	下载链接
SeaShips	2018	武汉大学	31 455	10 800	66种目标	http：∥www.lmars.whu.edu.cn/prof_web/shaozhenfeng/datasets/SeaShips%287000%29.zip
NWPU VHR-10	2014	西北工业大学	800	57	共有10类遥感目标	https：∥pan.baidu.com/s/1hqwzXeG#list/path=%2F
NWPU-RESISC45	2016	西北工业大学	31 500	700	45类遥感目标，图像尺寸为256×256	https：∥pan.baidu.com/s/1mifR6tU#list/path=%2F
HRSC2016	2016	中国科学院自动化研究所	1 070	1 070	用于船舶检测与分类，2 976个、超过25类船舶目标	https：∥pan.baidu.com/share/init？surl=Sz2aohknDVCYrnXcnPQuaQ
DOTA	2017	武汉大学	2 806		15类遥感目标，包含数万个船舶目标	https：∥captain-whu.github.io/DOTA/index.html
DIOR	2018	西北工业大学	23 463	1 200	共有20类遥感目标	http：∥www.escience.cn/people/gongcheng/DIOR.html
MASATI	2019	阿里坎特大学	7 389	4 157	7类目标，可用于船舶检测与分类	https：∥www.iuii.ua.es/datasets/masati/
HRRSD	2019	中国科学院大学	21 761	1 898	13类目标，图像分辨率0.15~1.2 m	https：∥pan.baidu.com/s/11OhYOZ2SrBc_lKY5LR_8gw
iSAID	2019	武汉大学	2 806		15类目标，图像像素400~15 000	https：∥captain-whu.github.io/iSAID/dataset.html
xView	2018	DIUx and NGA	22 000+	10 000	60类目标，图像像素2 500~5 000	https：∥pan.baidu.com/s/10zQb06R8KoBLswmfS2jTgw
LEVIR	2018	北京航空航天大学	22 000		3类目标，800×600，3 025艘船	https：∥pan.baidu.com/s/1hVx74Q4waNRKsC6yEhrHoQ

[1]	Ziling WANG, Zhenyu XIONG, Lucheng YANG, Ruining YANG, Linzhou HUANG. Spaceborne SAR ship target recognition network guided by AIS and optical remote sensing images [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(2): 328672-328672.
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