【摘 要】
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高光谱图像目标检测是高光谱图像处理的重要内容，然而，受空间分辨率与成像速度的限制，传统的高光谱图像目标检测实时性较差且十分依赖目标的光谱特征。目前，基于深度学习的目标检测算法迅速发展，这为实时高光谱图像目标检测提供了新思路，使高光谱图像目标检测同时利用空间与光谱信息完成对目标的精准定位与识别成为了可能。借助深度学习能够提取深层次特征的优势，深度学习下高光谱图像目标检测实现对高光谱图像目标检测中一维
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系
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高光谱图像目标检测是高光谱图像处理的重要内容，然而，受空间分辨率与成像速度的限制，传统的高光谱图像目标检测实时性较差且十分依赖目标的光谱特征。目前，基于深度学习的目标检测算法迅速发展，这为实时高光谱图像目标检测提供了新思路，使高光谱图像目标检测同时利用空间与光谱信息完成对目标的精准定位与识别成为了可能。借助深度学习能够提取深层次特征的优势，深度学习下高光谱图像目标检测实现对高光谱图像目标检测中一维光谱特征与二维空间特征的有机结合与优势互补。首先介绍了高光谱图像目标检测的原理、特点以及存在的主要问题，梳理了近些年基于深度学习的目标检测算法的研究成果，并对不同的目标检测算法进行了比较分析。而后指出了基于深度学习的高光谱目标检测技术发展的必要条件与优势，展望了未来的应用及发展趋势。
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