【摘 要】
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随着卫星技术的发展,遥感图像的分辨率逐渐增高、图像中包含的内容也越发丰富,促进了遥感图像处理的发展。遥感图像目标检测无论是在军事还是民用领域,都有着重要的意义和广阔的应用前景。现如今,目标检测方法众多,其中深度学习在目标检测领域已经取得了不错的成绩,在遥感图像的检测中也有着非常大的潜力。因此本文对深度学习目标检测算法YOLOv4进行改进,并将其应用到遥感图像目标检测中。具体工作如下:首先,针对使用
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随着卫星技术的发展,遥感图像的分辨率逐渐增高、图像中包含的内容也越发丰富,促进了遥感图像处理的发展。遥感图像目标检测无论是在军事还是民用领域,都有着重要的意义和广阔的应用前景。现如今,目标检测方法众多,其中深度学习在目标检测领域已经取得了不错的成绩,在遥感图像的检测中也有着非常大的潜力。因此本文对深度学习目标检测算法YOLOv4进行改进,并将其应用到遥感图像目标检测中。具体工作如下:首先,针对使用YOLOv4算法直接对遥感图像进行目标检测时,出现了小目标漏检率较高的问题,从初始锚框尺寸和特征融合两方面对YOLOv4算法进行了优化改进。根据遥感图像数据集DOTA中目标的尺度分布特点,使用K-means++聚类算法对初始锚框进行重新设置,同时使用增加高分辨率特征层的方法对YOLOv4网络进行了改进,最终得到检测精度提高的改进算法YOLOv4-F。其次,针对遥感图像目标检测在复杂背景干扰下容易发生误检和漏检的问题,对YOLOv4-F算法进行了进一步的改进,提出了融合语义分割的目标检测算法YOLOv4-UF。在使用YOLOv4-F算法进行目标检测的同时,使用VGG-Unet网络对图像进行语义分割得到像素级分类信息,根据待检测目标与背景之间存在的客观联系,利用语义分类信息将不合理的检测结果去除,最终得到误检率降低的YOLOv4-UF算法。最后,将传统YOLOv4算法移植到NVIDIA Jetson TX1嵌入式开发平台上进行检测模型的训练与测试,实现了该算法在嵌入式开发平台上的遥感图像目标检测处理。并且,使用YOLOv3算法做对比试验,证明了 YOLOv4算法对嵌入式遥感图像目标检测更具适应性。
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