一种遥感图像车辆检测方法

针对常用的遥感图像车辆检测方法稳定性和效率较差的问题,本文提出一种改进YOLO-V5遥感图像车辆检测方法。首先,使用群归一化层替换YOLO-V5中的归一化层,消除训练数据大小对模型的影响,降低模型训练对显卡显存的需求,增加模型收敛速度;然后,使软非极大值抑制算法选择车辆目标锚框,可更精确地定位车辆,防止因遮挡漏检车辆。由实验可知:相比原YOLO-V5模型的各类别平均精确度提高了1.53%,帧率提高0.83,表明所提方法稳定性更好、检测效率更高,可应用于遥感图像汽车检测领域。