【摘 要】
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针对现有的方法对地面道路上车辆检测率不高的问题，提出一种基于深度学习和高分辨率遥感图像的车辆检测方法.对高分辨率遥感图像道路进行感兴趣提取，并采用改进的YOLOv3模型对车辆进行多目标检测，利用多尺度特征进行对象检测.确定了训练流程，在高分辨率遥感图像数据集上进行训练，采用准确率、召回率、F值作为评价指标进行了图像识别检测试验.结果表明：采用文中方法对高分辨率遥感图像进行分析，得到的准确率、召回率
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目（62102184）； 江苏省自然科学基金青年科学基金资助项目（BK20200784）； 中国博士后科学基金资助面上项目（2019M661852）； 江苏省高校自然科学研究面上项目（19KJB520010）；
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针对现有的方法对地面道路上车辆检测率不高的问题，提出一种基于深度学习和高分辨率遥感图像的车辆检测方法.对高分辨率遥感图像道路进行感兴趣提取，并采用改进的YOLOv3模型对车辆进行多目标检测，利用多尺度特征进行对象检测.确定了训练流程，在高分辨率遥感图像数据集上进行训练，采用准确率、召回率、F值作为评价指标进行了图像识别检测试验.结果表明：采用文中方法对高分辨率遥感图像进行分析，得到的准确率、召回率和F值分别为98.01%、97.23%和97.57%,并且能通过检测结果统计得到每秒的车流量.该方法可作为地面车辆分布信息监测的一种有效补充方式.
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