基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征...     

基于深度神经网络剪枝的两阶段遥感图像目标检测

在高分辨率遥感图像目标检测中,受云雾、光照、复杂背景、噪声等因素影响,现有目标检测方法虚警率高、速度慢、精确度低.为此提出基于深度神经网络剪枝的两阶段目标检测(object detection based on deep pruning,ODDP)方法.首先,给出深度神经网络剪枝方法,基于深度神经网络剪枝分别提出自主学习区域提取网络算法与优化训练分类网络算法;然后,将上述两算法用于卷积神经网络,得到两阶段目标检测模型.实验结果表明,在NWPU VHR-10高分辨率遥感数据集上,相比现有目标检测方法,ODDP的检测速度和精度均有一定提升.     

基于密集编码标签的遥感图像旋转目标检测算法

针对现有目标检测算法在遥感图像中检测精度低,容易漏检等问题,提出了一种遥感图像旋转目标检测算法,使用YOLOv5m作为基本框架。首先,使用环形平滑标签CSL(Circular Smooth Label,CSL)将角度回归预测转变为角度分类预测,解决回归预测中的角度周期性和边界可交换性的问题,提升检测精度。其次,使用密集编码标签(Densely Coded Label,DCL)替换稀疏编码标签,大幅减少预测层厚度,提升训练速度。实验表明,使用改进后的算法较基准算法mAP提升4.88%,模型训练速度与原模型速度基本相同,证明了算法的有效性。     

基于YOLOv5的遥感图像目标检测

目标检测是遥感图像处理领域的一项重要技术,遥感图像目标种类繁多且存在目标物体难以被检测.提出把YOLOv5算法应用到遥感图像目标检测的方法,首先选择YOLOv5x来构建网络模型,再通过Mosaic数据增强对样本集进行预处理和自适应锚框筛选方法确定锚框大小,然后切片卷积操作得到原始特征图,将原始特征图送入主干网络进行特征融合得到最优权重,最后采用GIOU Loss做边界框的损失函数和非极大值抑制目标框的筛选,对遥感图像进行目标检测.在公开的10类地理空间物体(NWPU-VHR 10)数据集进行了检测实验,以评估所提出模型的目标检测性能.对比实验表明,本文的模型mAP达到了0.9239,与使用相同数据集的模型中的最佳结果进行比较,mAP提升了1.78％,该方法可以提高遥感图像目标检测精度.     

基于特征金字塔模型的高分辨率遥感图像船舶目标检测

以舰船为研究对象,研究高分辨遥感图像的多尺度多目标检测中的关键技术,主要解决多尺度多目标识别和细粒度分类准确率低等问题.在目标定位方面,利用特征金字塔深度网络定位多目标区域,创建一个在所有尺度上均具有语义信息的特征金字塔,有效解决多尺度多目标数据定位准确率低这一关键问题;在目标识别方面,利用共享CNN网络重建输入图像、优化多任务损失函数提取细粒度分类目标结构特征,提高细分目标识别准确率.与GoogLeNet、Faster R-CNN和Yolo三种目标检测算法对比实验表明,利用特征金字塔和重建输入图像可有效检测多目标多尺度的细粒度船舶对象,漏检率为1.5%,细粒度分类识别平均准确率为92.67%.     

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。     

一种用于航拍图像的目标检测算法

提出了一种用于航拍图像的目标检测算法DSB-YOLO(depthwise separable convolutional backbone and YOLO)。在YOLOv5s的基础上,首先从主干网提取特征图感受野的角度出发,通过改变卷积核的间隔采样,降低特征图的感受野以便更好地提取小目标的信息;其次,改进了网络Neck部分的特征金字塔模型(feature pyramid network, FPN)和路径聚合网络(path aggregation network, PAN)的特征融合路径,从而使网络浅层采样的特征图中大量位置信息能够与网络深层提取的特征图较好地结合在一起,有效地提高了小目标的准确检出率;接着将C3Transformer模块加入到主干网络中,用来整合全图信息;然后,对网络进行了轻量化处理,把网络主干的部分卷积改为深度可分离卷积并集成了SE注意力机制,其目的是聚焦并选择对目标检测任务有用的信息,从而提升了模型的检测效率。利用VisDrone数据集进行的对比实验结果表明,在输入图像分辨率为1 280×1 280像素时,本文提出的DSB-YOLO算法测试平均精度指标mAP50、...     

视频图像中运动目标跟踪算法研究综述

分析和描述了当前运动目标跟踪的有关方法,通过分类介绍的形式,从跟踪方法的研究现状、研究进展、应用领域等方面进行讨论。比较介绍了几种方法的优缺点以及研究过程中所面临的难题。最后对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。     

基于可见光遥感图像的船只目标检测识别方法

 基于光学遥感图像提取船只目标是海洋信息感知中的重要应用方向,主要任务包括在广域大视场图像中快速检测定位船只目标,并在检测船只目标的基础上对目标信息进行进一步的提取与分类,该研究无论在民用及军事方面都具有重要意义。本文围绕船只检测识别方法中预处理及目标检测、分类等主要环节,阐述了各环节面临的难点问题及主要解决方法,指出了目前存在的问题,展望了基于光学遥感图像技术的发展趋势。     

一种光学遥感图像海面舰船检测算法

为了在通用硬件平台上实现光学遥感图像海面舰船检测,提出一套适合实际系统应用的算法。首先,在海陆分割阶段设计能快速粗分图像内容的自适应双门限阈值分割方法;其次,根据海面舰船分布稀疏的特点对分块后的图像进行目标存在性初判;接着,只对初判为有目标的分块提取目标候选区域,提高了检测效率,其中引入杂波率系数自适应地控制Top-Hat算子中结构元素的尺寸,使其更好地抑制背景;最后,采用基于特征的模式识别方法剔除虚警。测试结果验证了算法的性能,并在硬件平台上进行了实现。     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

轻量化YOLOv7-tiny的遥感图像小目标检测

针对遥感图像小目标众多、目标检测器参数量大和检测效率低等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny的轻量级遥感图像小目标检测模型。首先,针对原始模型中跨阶段局部空间金字塔池化网络复杂的碎片化操作,提出轻量级的空间金字塔池化结构来减少多余的卷积算子操作;其次,针对颈部网络冗余的模块化连接方式和小目标容易在深层特征丢失空间信息的问题,提出深层语义信息引导的单尺度预测头方法来进行小目标位置信息强化,并进一步减少颈部网络和头部网络的计算成本。在遥感图像数据集上展开实验,结果表明,改进后的模型比原始模型参数量降低49.6%,计算复杂度降低28.5%,推理速度提高73.1%,并优于现阶段其他主流轻量级目标检测器。。     

基于改进YOLOV3的遥感图像舰船目标检测

对于舰船遥感目标检测中存在精度低、速度慢等问题,以YOLOV3为框架对YOLOV3网络进行改进,从而使其更适用于检测遥感舰船目标,为了使检测精度更高,在原本3个不同尺度的卷积特征图与深度残差网络中相应尺度的特征图进行融合前提下,增加了第4个尺度104×104,有效地学习样本的特征.实验结果表明:改进的YOLOV3网络能...     

采用改进YOLOv3的高分辨率遥感图像目标检测

由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框; 引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度; 使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。     

基于特征值的运动目标快速检测与跟踪

通过分析视频序列图像的灰度特征,结合背景减法目标检测的优点,提出了一种静止摄像机条件下基于特征值快速检测与跟踪目标的方法。实验结果表明,该方法能快速有效地识别目标,达到了实时检测与跟踪的要求。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法.算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取.实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节.     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节