机场区域因为其特殊性对民用和军用都具有重大意义。基于机器自主识别的机场区域检测方法是目前主流的检测方法,针对传统检测算法对机场区域遥感图像中多类别、多尺度、多视角以及复杂背景下检测鲁棒性不足的问题,本文提出了一种优化的区域卷积神经网络检测算法。首先,构建了一个相比传统数据集包含更多尺度、视角、类别和复杂背景等条件下的机场区域7类典型目标数据集并进行了优化处理,为模型算法的监督训练和调节奠定了基础;然后,根据所检测目标的特性以及网络的局限性,使用差异值法生成anchor、复杂负样本筛选以及加入先验