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| 光学遥感图像的目标检测方法研究 | |
| 引用本文： | 杨嘉诚,石翠萍,苗随悦,陈杰,刘雪微.光学遥感图像的目标检测方法研究[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2022(5):40-46. |
| 作者姓名： | 杨嘉诚 石翠萍 苗随悦 陈杰 刘雪微 |
| 作者单位： | 齐齐哈尔大学通信与电子工程学院 |
| 基金项目： | 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）； |
| 摘 要： | 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CSPDrak Net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。 |
| 关 键 词： | 目标检测 光学遥感 深度学习 卷积神经网络 CSPDrakNet |