【摘 要】
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遥感图像目标检测是计算机视觉领域的热点研究问题。基于复杂背景遥感图像的冷却塔目标检测的任务是判断高分辨率图像中是否存在冷却塔目标,并对其进行检测、状态识别和定位。该研究在我国环境方面进行环保监测,经济方面进行区域经济对比等有很大的应用空间。高分辨率遥感图像存在复杂的背景且小目标密集排列等特点,将其应用于自然场景下的目标检测算法不能很好的适用。为了能够解决上述问题,本文在Faster RCNN基础上
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遥感图像目标检测是计算机视觉领域的热点研究问题。基于复杂背景遥感图像的冷却塔目标检测的任务是判断高分辨率图像中是否存在冷却塔目标,并对其进行检测、状态识别和定位。该研究在我国环境方面进行环保监测,经济方面进行区域经济对比等有很大的应用空间。高分辨率遥感图像存在复杂的背景且小目标密集排列等特点,将其应用于自然场景下的目标检测算法不能很好的适用。为了能够解决上述问题,本文在Faster RCNN基础上进行研究并改进。具体工作内容和创新点如下:（1）基于Google Earth在全球范围内采集包含冷却塔目标的高分辨率遥感图像,并创新性的提出了基于循环生成对抗网络的数据集增强方法。通过两个分布不同的图像域（工作状态冷却塔和非工作状态冷却塔）以及生成器和判决器,基于对抗损失来衡量两种分布之间的差异,进而实现一种图像域向另一种图像域的转化,最后融合进现有图像样本中,达到了扩充数据集的目标。（2）针对高分辨率遥感图像中含有复杂的背景、冷却塔目标在图像范围内过小等问题,设计了一种在特征提取网络ResNet101中融合卷积注意力机制CBAM和特征金字塔网络FPN的新型结构。该结构通过CBAM能够从复杂背景环境中找到关键目标并赋予更多的权重,同时抑制无效的背景信息。将每一残差块得到的特征图送入FPN,让含有高分辨率的低层特征与含有丰富语义信息的高层特征进行融合,避免出现只利用高层特征图导致小目标信息丢失等问题。（3）传统RPN网络中,采用非极大值抑制策略来剔除冗余锚框,但可能会因为遥感图像中背景过于复杂、目标过小、冷却塔目标被遮挡等问题,造成含有重要特征信息的锚框被舍弃。针对此问题,本文将最优传输模型融入到RPN网络中,形成一种新型的锚框标签匹配机制,利用最优传输,计算Ground Truth与锚框之间的最优分配距离,进而实现标签的动态分配,让含有重要信息的“模糊”锚框发挥作用。（4）最后基于PyQt5设计实现遥感图像冷却塔目标检测系统可视化界面,便于未来更好的应用于工程中。经过实验表明,本文所提最终算法在各项评价指标均优于所对比目标检测模型。
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