摘要
تعتبر الكشف عن الأهداف مهمة أساسية وتحديا في مجال الرؤية الحاسوبية. في السنوات الأخيرة، حقق الكشف عن الأهداف نجاحًا هائلاً في الصور الطبيعية، وقد حققت البحوث حول كشف الأهداف في صور الاستشعار عن بعد أيضًا تقدما كبيرًا. على عكس الأهداف الأفقية في الصور الطبيعية، توجد الأهداف في صور الاستشعار عن بعد عادةً بتوزيع كثيف في أي اتجاه من أتجاهات الخلفية المعقدة والمتغيرة. تم اقتراح مهمة الكشف عن أهداف الدوران بناءً على كشف الأهداف الأفقي من أجل تحديد الأهداف بدقة وفعالية وتحديد فئاتها. بالرغم من أن الكشف عن الأهداف الدوراني استقطب المزيد والمزيد من الاهتمام، ولكن يفتقر حاليا إلى دراسة منهجية للتحديات الحالية. يركز هذا البحث بشكل أساسي على وضع وضعيت بحث كشف الأهداف في صور الاستشعار عن بعد ويحلل بشكل منهجي التحديات الصعبة لكشف الأهداف الدورانية بهدف تعزيز تقنيات الكشف ذات الصلة. أولا، ينظم الإطار العام لكشف الأهداف الأفقي وهو أساس الإطار التصميمي لكشف الأهداف الدورانية؛ ثانيا، يحلل بشكل رئيسي التحديات الرئيسية التي تواجه مهمة كشف الأهداف الدورانية، ويوجز النتائج البحثية الرئيسية التي نشأت تحت كل تحدي، مع تحديد الفوائد والقيود؛ ثالثا، يقدم إيجازا لـ مجموعات بيانات كشف الأهداف في الاستشعار عن بعد المستخدمة على نطاق واسع، ويقوم بتقييم الكاشفات الدورانية المتقدمة حاليا على مجموعات البيانات القياسية مثل DOTA، HRSC2016، DIOR-R،STAR، مما يكشف عن فعالية البحوث الحالية ويكشف بشكل أولي عن القيود التي تواجهها عند التعامل مع الأشكال الهندسية المتطرفة والمشاهد المعقدة؛ أخيرا، بناء على ما سبق، يتوقع اتجاهات تطور مهمة كشف الأهداف الدورانية في صور الاستشعار عن بعد ويقدم توجهات بحثية مستقبلية.
关键词
object detection;aerial remote sensing images;Oriented Object Detection;convolutional neural networks;oriented bounding box