【摘 要】
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目前,高分辨率遥感影像空间分辨率较高、数据量较大,而飞机目标作为遥感影像目标检测任务中的重要地物,并且具有着体积小、尺度变化大、具有旋转性等特点。本文针对高分辨率遥感影像中的飞机小目标检测任务,基于已有的深度学习目标检测算法,建立了一个能进行准确、高效检测的单阶段回归模型,解决传统检测算法模型带来的局限性。通过对比分析和试验分析,从实时化、轻量化、精准化的角度提出了针对小目标的检测模型的优化提升方
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目前,高分辨率遥感影像空间分辨率较高、数据量较大,而飞机目标作为遥感影像目标检测任务中的重要地物,并且具有着体积小、尺度变化大、具有旋转性等特点。本文针对高分辨率遥感影像中的飞机小目标检测任务,基于已有的深度学习目标检测算法,建立了一个能进行准确、高效检测的单阶段回归模型,解决传统检测算法模型带来的局限性。通过对比分析和试验分析,从实时化、轻量化、精准化的角度提出了针对小目标的检测模型的优化提升方法。本文的主要研究内容包含以下三个方面:（1）采用UCAS-AOD数据集,对其中的飞机目标逐一进行标注和整理;并通过调整各项参数和超参数,利用基于深度学习的YOLOv5方法搭建了飞机目标检测的基础模型。（2）针对遥感影像中飞机小目标的几何特点,通过替换原有Focus结构为卷积层、增加CBAM注意力模块以及增加小目标检测层等优化手段,对基础模型进行改进,提高目标检测的精度,降低了推理计算的时长。（3）本文对优化后的模型进行了结构化通道剪枝压缩,尽可能地缩小模型体积,减少使用的参数和内存,进而缩短目标检测时的延迟时间,使得检测模型更具有实时性。实验结果表明,优化后的YOLOv5模型在UCAS-AOD数据集中检测飞机目标的平均精度AP0.5可以达到99.8%,检测速度为13.5ms。该结果证明了该模型可以高效可靠地实时检测飞机目标。在剪枝压缩模型之后,检测结果的平均精度基本维持不变,且每幅图像的推理时间下降至9.8ms,已经可以基本满足在实践中实时检测的要求。突破了以往采用传统机器学习方式处理高分辨率遥感影像的局限性;也为其他与飞机目标具有相似特点的遥感地物检测提供了参考。
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