【摘 要】
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近几年遥感技术的飞速发展使得遥感图像方面的应用越来越广泛,其中目标检测作为图像处理的重大分支之一,在遥感图像应用领域占据重要地位。然而,目前在遥感图像目标检测的研究中,还存在以下问题:遥感图像的拍摄范围广,背景复杂,小目标较多且纹理特征不明显,检测难度较大;某些特定类别的目标分布密集,容易产生漏检;遥感图像的数据量迅速增多,这对算法的检测速度也有了一定的要求。针对目前存在的问题和研究难点,本文提出
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（61902106）； 天津市自然科学基金项目（19JCZDJC40000）；
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近几年遥感技术的飞速发展使得遥感图像方面的应用越来越广泛,其中目标检测作为图像处理的重大分支之一,在遥感图像应用领域占据重要地位。然而,目前在遥感图像目标检测的研究中,还存在以下问题:遥感图像的拍摄范围广,背景复杂,小目标较多且纹理特征不明显,检测难度较大;某些特定类别的目标分布密集,容易产生漏检;遥感图像的数据量迅速增多,这对算法的检测速度也有了一定的要求。针对目前存在的问题和研究难点,本文提出一种改进的YOLOv3模型,在遥感图像目标检测中取得了良好效果。主要工作如下:（1）针对遥感图像中目标尺寸较小,与自然图像相比纹理信息不明显而导致检测精度不理想的问题,设计了一种结合密集连接结构的YOLOv3模型。在骨干网络中引入Dense Net来替换原始的残差结构,将原始的第2-5个残差块用密集连接块代替,以此来解决原始特征提取网络中特征利用率低的问题,从而加强特征传播,减少模型中小目标信息的丢失,使模型在图像背景复杂的情况下具有更好的检测效果。（2）目前边框回归中使用的损失函数对模型的优化方向并不准确,所使用的度量标准:交并比（Intersection over Union,Io U）,只考虑到了预测框与边界框重叠时的情况,在其他情况下无法准确地衡量预测框与目标框的相对位置。针对此问题,引入当前较流行的Distance-Io U（DIo U）loss作为边框回归的损失函数,使用DIo U作为度量标准,DIo U不仅考虑到两框的重叠面积还考虑了两框的中心点距离,使得边框回归更加快速与准确。（3）针对遥感图像中一些特定类别的目标分布密集,使用原始极大值抑制（Non-Maximum Suppression,NMS）算法删除冗余检测框时容易出现误删的问题,本文提出PDIo U-NMS算法代替原有的NMS算法,通过同时考虑两框的Io U值和两框之间的中心点距离,来综合分析检测框是否需要被抑制,并引入线性加权的方式对检测框的分数进行衰减,而不是用阈值直接筛选检测框,来进一步克服虚假抑制的问题。本文在三个公开的数据集上进行了实验对比,用来验证提出方法的有效性。为了进一步优化模型,设计了适用于本文数据集的锚点框;为提高系统的鲁棒性对部分训练集进行了数据扩增。实验结果与原始YOLOv3模型相比,m AP值均在一定程度上得到了提高,虽然在检测时间上,改进后的算法与原算法相比略微增多,但仍能满足实时检测的要求。
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