iVision MRSSD:一个全面的多分辨率SAR船舶检测数据集,用于最先进的基于卫星的海上监控应用程序
Muhammad Farhan Humayun1, Farrukh Aziz Bhatti1, Khurram Khurshid1
1iVision Lab, Department of Electrical Engineering, Institute of Space Technology, Islamabad, Pakistan.
Data in brief
|September 4, 2023
概括
一个新的合成孔径雷达 (SAR) 卫星船只数据集提供了各种场景和传感器数据,用于先进的物体检测. 这一全面的数据集有助于在各种条件下开发可靠的船舶检测模型.
科学领域:
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 在合成孔径雷达 (SAR) 卫星图像中检测船只对于海上监视至关重要.
- 现有的数据集在传感器,背景和海洋条件方面往往缺乏多样性,这限制了模型的概括性.
研究的目的:
- 为物体检测引入全面多样化的基于卫星的SAR船只数据集.
- 促进用于船舶检测的先进深度学习模型的开发和基准测试.
主要方法:
- 汇编了11,590个SAR图像 (512x512像素),其中包括27,885个船只实例.
- 包括来自六个不同的卫星传感器在C,L和X频段的数据,分辨率和模式各不相同.
- 随机分配数据集到培训 (70%),验证 (20%) 和测试 (10%) 集.
主要成果:
- 该数据集代表了关于传感器,频率和背景的最多样化的公开可用的SAR船舶数据集.
- 它涵盖了各种各样的沿海和近海场景在不同的海洋条件下.
- 该数据集适用于训练和优化深度学习对象检测算法.
结论:
- 开发的SAR船只数据集是推动船舶检测研究的宝贵资源.
- 它可以创建通用的深度学习模型,在不同的SAR传感器和环境中具有高检测性能.
- 这一数据集支持开发更强大的海上监控系统.
