【摘 要】
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基于光学图像对失效卫星部件的精确检测可以为失效卫星的定位与捕获等任务提供支撑。然而，失效卫星部件多为密集小目标，且其光照条件变化较大，这导致一般主干网络出现特征表征分辨率低、小目标漏检等问题。针对上述问题，提出了一种基于改进Faster R-CNN的失效卫星部件检测方法。首先，该方法在Faster R-CNN的基础上，融合高分辨网络构建新的特征提取主干网络，以获得可靠、高分辨率的特征表达式。其次，
【基金项目】
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上海航天科技基金（SAST2020-058）； 中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金资助项目；
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基于光学图像对失效卫星部件的精确检测可以为失效卫星的定位与捕获等任务提供支撑。然而，失效卫星部件多为密集小目标，且其光照条件变化较大，这导致一般主干网络出现特征表征分辨率低、小目标漏检等问题。针对上述问题，提出了一种基于改进Faster R-CNN的失效卫星部件检测方法。首先，该方法在Faster R-CNN的基础上，融合高分辨网络构建新的特征提取主干网络，以获得可靠、高分辨率的特征表达式。其次，在模拟真实空间环境的条件下，利用1∶1的嫦娥卫星模型构建了一个信息丰富的失效卫星数据集。用该数据集进行验证，结果表明：该方法的平均精度为93.6%,与Faster R-CNN和Cascade R-CNN相比，对小部件检测的准确率与召回率分别平均提高了9.8%与5.4%。该方法可有效检测失效卫星部件。
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