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針對遙感圖像飛機檢測中存在的背景復雜和目標尺度變化大等問題，提出基于深度神經網絡的遙感圖像飛機目標檢測模型DC-DNN。利用圖像底層特征制作像素級標簽完成全卷積神經網絡（FCN）模型訓練，將FCN模型與 DBSCAN密度聚類算法相結合選取飛機目標的自適應候選區(qū)域，并基于VGG-16網絡提取候選區(qū)域高層特征以獲取飛機目標檢測框，同時通過檢測框抑制算法剔除重疊框和誤檢框，得到最終的飛機目標檢測結果。實驗結果表明，DC-DNN模型對于遙感圖像飛機目標檢測的準確率、召回率和F1值分別為95.78%、98.98%和0.9735，相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的檢測性能和泛化能力。
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