【摘 要】
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当前,基于深度学习的遥感影像目标检测是遥感影像处理领域的研究热点和难点,在民用领域和军事领域都具有重要意义。桥梁作为一类典型人工建筑物,在交通网络中起枢纽作用,快速准确地从遥感影像中检测桥梁目标,在最优路径选择、地理信息系统更新以及武器精确制导等方面具有较强的应用价值。本文以遥感影像中的桥梁目标为研究对象,重点围绕单阶段目标检测的关键技术展开深入研究,旨在解决桥梁目标检测中效率和精度较低等缺陷,并
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当前,基于深度学习的遥感影像目标检测是遥感影像处理领域的研究热点和难点,在民用领域和军事领域都具有重要意义。桥梁作为一类典型人工建筑物,在交通网络中起枢纽作用,快速准确地从遥感影像中检测桥梁目标,在最优路径选择、地理信息系统更新以及武器精确制导等方面具有较强的应用价值。本文以遥感影像中的桥梁目标为研究对象,重点围绕单阶段目标检测的关键技术展开深入研究,旨在解决桥梁目标检测中效率和精度较低等缺陷,并取得了一定的研究成果。本文完成的主要工作总结如下:1.针对现有遥感影像目标检测中可用于深度学习模型训练的桥梁数据集不足的问题,通过图像切割和标签文件格式转换等数据处理,构建可用于模型训练检测的遥感影像桥梁数据集。2.针对经典单阶段目标检测算法YOLOv4在遥感影像桥梁目标检测任务中算法检测效率较低的缺陷,提出了一种轻量化遥感影像桥梁目标检测模型。首先在模型训练过程中使用多尺度训练和混合精度训练降低模型的训练成本,进而使用轻量化的Mobile Netv3骨干网络替换算法原始的CSPDark Net53骨干网络,最后在实验数据集中设计多组对照实验来验证算法性能。实验结果表明:模型训练策略优化在几乎不影响算法检测精度的前提下,能够有效降低模型的训练成本;使用轻量化骨干网络可以大幅度提高算法的检测效率,同时在检测难度较小的数据集中检测精度损失极小,但是在检测难度较高的数据集中检测精度损失明显。3.针对轻量化模型在桥梁目标检测精度方面的不足,提出了一种结合注意力机制和深度超参数化卷积的桥梁目标检测算法。通过嵌入注意力机制的方式加强算法骨干网络的特征提取能力,同时使用深度超参数化卷积替换算法原始卷积层,并设计多组对照实验来验证算法性能。实验结果表明:相比较于CBAM模块,SE模块在少量降低算法推理速度的前提下,获得了更高的检测精度提升;深度超参数化卷积在不降低算法推理速度的同时可以有效提高算法的检测精度;相比较SSD、Retina Net、YOLOv3和Center Net算法等,本文提出的算法在使用不同骨干网络情况下,获得了更优的检测效率和检测精度,可以在多种桥梁目标检测任务需求中得到应用。
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