旋转目标检测算法在卫星影像中的应用

摘要：

近年来,深度学习在卫星影像目标检测领域得到了快速的发展,如何精准高效定位目标物体是卫星影像目标检测研究中的主要难点.提出了一种基于旋转矩形空间的YOLOv3改进算法来精准定位卫星影像目标,对原有网络进行改进,增加角度变换的数据预处理过程,防止实例角度变化对网络训练造成影响.使用双旋转坐标进行回归训练,增加了角度锚点,提高了网络对卫星目标的检测有效性.提出了基于旋转矩形空间的非极大值抑制改进算法,可以有效去除多余的旋转预测框.实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法拥有更好的可视化效果,可以有效准确地定位卫星影像的目标物体,有效避免了密集场景下预测框的遮挡问题,在保证实时性的前提下,将均值平均精度提高了0.8个百分点.

关键词：卫星影像;目标检测;深度学习;旋转矩形框

所属期刊栏目：57

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：国家重点研发计划;宁波2025重点研发计划

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：134-141