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內容簡介： 遥感图像中的目标检测对城市规划、人口估计和地形图制作具有重要意义。不同观测平台在进行数据采集时，由于成像机理、天气及地物复杂性等原因，将产生不同程度的噪声，对采集到的图像进行处理时，错分、漏分现象比较普遍，这些都会影响目标检测的效果。深度学习方法在各种计算机视觉任务中显示出可喜的成果，包括遥感图像中的目标检测，它可以自动从原始图像数据中学习相关特征，并在目标检测任务中实现高精度。论著研究了遥感图像目标识别与分类模型，提出了一些创新性思路和方法，从理论与实验分析的角度对其研究价值进行了分析和验证，希望能给遥感图像自动解译提供参考。 關於作者： 宋岚，副教授，主持在研国家自然科学基金1项，主持完成省科技厅对外合作项目1项，省科技厅重点研发计划一般项目1项，南昌市科技局产学研合作项目1项。参与国家自然科学基金委项目5项，教育Bu人文社科项目1项及省科技厅科技攻关项目及面上项目若干项。主编完成教材2部，获校优秀本科毕业论文指导教师称号，百度人工智能菁英班优秀指导教师称号。在学术刊物及国内外学术会议上以第一作者发表论文20余篇，EI及SCI检索16篇。申请发明专利4项（授权3项），实用新型专利1项，获批计算机软件著作权6项。

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