基于非对称卷积网络的遥感影像地物检测方法研究

刘海军; 杨鸿海

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基于非对称卷积网络的遥感影像地物检测方法研究

更新时间：2025-11-25

- 基于非对称卷积网络的遥感影像地物检测方法研究
- Vol. 21, Issue 9, Pages: 73-76(2023)
- 作者机构：
  
  1. 青海省地理空间和自然资源大数据中心
  2. 青海省地理空间信息技术和应用重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP751
- Published：2023
- 稿件说明：
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刘海军, 杨鸿海. 基于非对称卷积网络的遥感影像地物检测方法研究[J]. 2023, 21(9): 73-76.
DOI：

刘海军, 杨鸿海. 基于非对称卷积网络的遥感影像地物检测方法研究[J]. 2023, 21(9): 73-76. DOI：

摘要

针对高分遥感影像地物目标检测时存在的精度低、鲁棒性较差等问题，提出了一种单阶段目标检测模型。利用包含非对称卷积核的AC模块及其等效常规卷积核构建特征提取端分别进行模型训练和测试，使充分提取特征时不会产生大量计算参数；构建4层特征增强端，通过拼接不同倍数的特征图进一步丰富语义特征，利用K-means++聚类获取的锚点框来提高训练初期拟合速度。以RSOD数据集为基础，选取包含飞机、油罐、操场的影像作为数据集，对训练集进行影像质量增强与噪声样本扩充。结果表明，模型在3类目标上的精度表现均衡，综合检测精度达到91.03%；在测试环境下的检测速度可达27 m·s-1，达到实时检测的水平。

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关键词

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references

李妹燕.基于深度学习网络的红外遥感图像多目标检测[J].激光杂志,2021(11).

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