面向合成孔径雷达图像任意方向舰船检测的改进YOLOv3模型

摘要：

为实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测能同时输出目标位置和方位角估计信息,提出基于改进YOLOv3的任意方向舰船目标检测模型.定义有利于模型参数回归稳定性的角度范围,根据垂直框和旋转框预测结果定义多任务损失函数.通过融合垂直框和旋转框预测结果进行目标方位角估计校正,以进一步提高检测性能.采用SAR舰船目标检测数据集(SSDD+)和高分辨率SAR图像数据集(HRSID)分别进行改进模型的性能测试和迁移测试.实验结果表明:对于SSDD+,当交并比为0.5时平均精度均值mAP0.5达到了0.841;对HRSID进行迁移测试时,mAP0.5能够达到0.530;当网络输入尺寸为416×416时处理一帧图像耗时约为25 ms;采用高分辨率可见光舰船数据集(HRSC2016)进行改进模型的适用性测试,mAP0.5为0.888,超过了部分已知模型的精度;该改进模型适用于纯海洋背景下SAR图像中的舰船目标检测,能够满足舰船目标检测的实时性需求.

关键词：合成孔径雷达图像;舰船目标检测;YOLOv3模型;方位角估计;多任务损失

所属期刊栏目：42

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：浙江省自然科学基金项目;浙江省科技计划项目;国防基础科研计划项目

在线出版日期：2021-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1698-1707