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准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高，无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础，构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络，提出maxout模块，将负样本通路优化为多分支结构，突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明，该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 相似文献
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