【摘 要】
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舰船是海上活动的主要载体,对舰船进行检测无论是在军事上还是在民用领域上都具有重要意义,利用卫星的高分辨率遥感图像对舰船进行检测已成为主流。现有的基于深度学习舰船目标检测算法大都运行于地面应用系统中,由卫星先将数据下传给地面站,再由相关技术人员进行处理分析,此过程往往失去了时效性。星载舰船目标检测算法多为传统算法,少部分为适应星载处理平台在神经网络的基础上进行了简化,这类舰船目标检测算法存在检测精度
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舰船是海上活动的主要载体,对舰船进行检测无论是在军事上还是在民用领域上都具有重要意义,利用卫星的高分辨率遥感图像对舰船进行检测已成为主流。现有的基于深度学习舰船目标检测算法大都运行于地面应用系统中,由卫星先将数据下传给地面站,再由相关技术人员进行处理分析,此过程往往失去了时效性。星载舰船目标检测算法多为传统算法,少部分为适应星载处理平台在神经网络的基础上进行了简化,这类舰船目标检测算法存在检测精度低、运算时间长等不足。因此,本文将深度学习技术引入星载舰船目标检测算法中,针对星载舰船检测高速可靠的需求,对算法进行改进,并将改进后的算法移植到嵌入式系统中,为后续在卫星上部署奠定基础。研究主要归纳如下:（1）建立了遥感图像舰船数据集,数据来源主要包括Google Earth以及高分辨率对地观测系统网格平台,使用标注软件人工标注。使用数据增强技术和图像超分辨率重建技术预处理图像,进行样本扩充,增强网络的泛化能力。数据集中的舰船目标分为航母、军舰和民用船只三类,用于后续深度学习舰船目标检测算法的训练、验证和测试。（2）搭建基于深度学习舰船目标检测网络架构,通过对比三种主流的深度学习目标检测算法（Faster R-CNN、SSD、YOLOv5）在舰船数据集上的检测精度、检测速度以及模型自身大小等指标,最终选择YOLOv5作为星载舰船目标检测算法。针对卫星遥感图像中舰船目标体积小、排列密集、易被云遮挡等特点,对YOLOv5进行改进:1)为了提高小目标检测精度,增加一个微小型目标检测层,同时赋予不同层次特征不同的权重,确保特征更有效地融合;2)考虑到目标预测框与真实框之间的重叠面积、中心点距离以及长宽比,采用CIOU＿LOSS作为预测目标边界框的损失函数,提高密集排列、被遮挡的舰船目标检测精度;3)使用Soft-NMS筛选预测框,提高毗邻舰船检测的精度。实验结果表明,本文改进的YOLOv5模型较未改进前,舰船各类别检测精度均有提升,平均精度均值提升了5.47%,验证了改进算法的有效性。（3）将改进后的YOLOv5算法移植到嵌入式平台Jetson Xavier AGX上,并使用加速引擎Tensor RT加速,与未加速前对比,虽舰船目标检测精度有轻微损失,但加速后的舰船目标检测速度提升了1.08倍,验证了使用Tensor RT加速的有效性,并验证了改进的YOLOv5模型部署到Jetson Xavier AGX上进行舰船目标检测的可行性,为后续工程实现星载舰船目标检测系统奠定基础。
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