基于改进的YOLOv5识别遥感影像中输电塔的方法

摘要：

针对遥感影像目标检测中部分输电塔因目标较小、特征不显著而难以识别的问题,提出一种优化和改进的YOLOv5目标检测方法.首先,通过增加更大尺度检测层,以提升小目标的检测效果;其次,将大尺寸高分辨率遥感影像通过滑窗分割成小尺寸图像,进行检测及再还原,解决了遥感影像中难以直接有效识别输电塔等问题;最后,调用GDAL模块自动计算被识别输电塔的地理坐标.实验结果表明,改进YOLOv5模型较原始YOLOv5模型具有更好的小目标检测效果,测试集输电塔的AP值由0.87147提升为0.89717,GDAL计算输电塔空间坐标准确.

关键词：遥感影像、目标检测、输电塔、YOLOv5、小目标、GDAL

所属期刊栏目：39

分类号：TM75;TP751(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：19-24