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题名光学遥感图像的目标检测方法研究
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作者
杨嘉诚
石翠萍
苗随悦
陈杰
刘雪微
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机构
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
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出处
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2022年第5期40-46,共7页
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基金
2021年省级一般大学生创新创业训练计划资助项目(202110232047)
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135509136)
+2 种基金
黑龙江省科学基金项目(LH2021D022)
国家自然科学基金青年基金(41701479)
2020年齐齐哈尔大学教育科学研究项目(GJZRYB202002)。
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文摘
如何利用获取的高分辨率遥感图像进行精确的目标检测,是目前需要解决的一个重要问题。提出以一种基于改进YOLO算法的卷积神经网络,给出的模型采用CSPDrakNet为基本网络,并融合Foucs网络模块以进行光学遥感图像的目标检测,以提高目标检测精度。实验结果表明,提出网络的平均检测精度高达92.98%,比DrakNet53基本网络提高了8.55%,且检测时间低于YOLOv3,YOLOv4网络,具有更快的检测速度。
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关键词
目标检测
光学遥感
深度学习
卷积神经网络
cspdraknet
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Keywords
target detection
optical remote sensing
deep learning
convolutional neural network
cspdraknet
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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