计算机科学与探索

作者：王浩桐, 郭中华

单位：1.宁夏大学 物理与电子电气工程学院，银川 750021；2.宁夏大学 沙漠信息智能感知重点实验室，银川 750021

关键词：目标检测,遥感图像,实时检测,锚框匹配

基金：宁夏自然科学基金(2020AAC03026);宁夏大学研究生创新研究项目(GIP2020075)

针对当前飞机遥感图像目标检测算法的精度和实时性不能兼顾的问题，提出了基于SSD的锚框尺度密集化和锚框策略匹配目标检测算法。该算法选用经过改进后的深度残差网络替代SSD算法原有的特征提取网络。结合飞机遥感图像存在小尺度且密集的特点，重新设计了锚框尺度大小、比例和额外增加了一个包含两种尺度的特征层。而后对各个特征层进行锚框密集化操作使得特征层的锚框铺设密度基本相等，提高不同尺度的锚框匹配到真实目标的概率。在不同尺度的正样本锚框数量差距较大的问题上，提出了一种使得不同尺度的正样本锚框数量趋向于总体正样本平均值的锚框策略匹配方法，一定程度上提高训练的有效性和目标检测的鲁棒性。在飞机遥感数据集上进行相关实验，精度均值达到91.15%，每秒帧率为33.4。结果表明，改进后的算法不仅可以在增加较少训练参数的基础上提升检测精度，还能保留SSD算法的实时检测性。

来源：2022年第11期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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