基于神经网络的未分辨空间图像中卫星检测用于空间域感知
计算机视觉与模式识别
2022-07-26 v1 机器学习
摘要
本工作利用 MobileNetV2 卷积神经网络(CNN)在杂乱的未分辨空间图像中快速、移动式地检测卫星并剔除恒星。首先,使用合成卫星图像程序的成像构建自定义数据库,并在“卫星正样本”图像上以边界框标注卫星。随后在该数据库上训练 CNN,并通过在由真实望远镜图像构成的外部数据集上检验模型精度来验证推理。由此,训练后的 CNN 为后续地基轨道估计中的快速卫星识别提供了一种方法。
引用
@article{arxiv.2207.11412,
title = {Satellite Detection in Unresolved Space Imagery for Space Domain Awareness Using Neural Networks},
author = {Jarred Jordan and Daniel Posada and David Zuehlke and Angelica Radulovic and Aryslan Malik and Troy Henderson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11412},
year = {2022}
}
备注
AAS 22-775 2022 AAS/AIAA Astrodynamics Specialist Conference, Charlotte, North Carolina, August 7-11 2022