Как типичные и распространенные элементы рельефа Луны, кратеры являются теми, что содержат в себе морфологические особенности и пространственное распределение, которые отражают историю развития Луны, образование климата и возраст ее поверхности. Из-за таких явлений, как размытые края кратера и вложенные кратеры, все еще существуют проблемы с автоматическим распознаванием кратера (в частности, кратера малого масштаба) с низкой точностью определения и трудностями в распознавании кратеров малого масштаба в крупных кратерах. Поэтому в связи с большим количеством кратеров малого масштаба и трудностей в их распознавании, а также проблемы с распознаванием вложенных кратеров, в данной статье предлагается автоматический метод определения кратеров малого масштаба на поверхности Луны с использованием глубокой сверточной нейронной сети без опорного пункта на базе стратегии передачи знаний, для автоматического определения и распознавания кратеров. Этот метод прямо регрессирует к центру кратера и его размеру на карте высокого разрешения при непосредственном использовании стеклянных условий, и не требует проведения операций поосторожности, таких как подавление немаксимальных значений, что реализует автоматическое распознавание различных типов кратеров. В то же время используется подход передачи знаний для обучения, который предоставляет оптимизацию для обучения модели, делая ее не с нуля, таким образом, обеспечивая модели более высокую надежность и устойчивость. В статье представлены эксперименты и проверка на изображениях лунных регионов районов Радуги и Штормового моря, а также с количественной и качественной оценкой путем сравнения с существующей базой данных кратеров Роббинс, результат показывает, что разработанная автоматическая модель определения действительно эффективно осуществляет извлечение кратеров и в определенной степени решает проблему распознавания кратеров малого масштаба во вложенных кратерах.

извлечение кратеров; интеллектуальное распознавание; глубокое обучение; распознавание объектов; регион Радуги; регион Штормового моря