卫星可见光图像迷彩目标检测及算法优化研究

发布时间：2022-01-13 12:29

　　随着深度学习技术的不断发展,对特定目标检测的准确性和检测速度都得到了极大的提升,用于军事侦测的目标检测技术也逐渐落地。迷彩作为一种伪装手段常用于保护己方作战单位,它能够使伪装目标的反射光波同周围景物发射的光波相似,从而达到迷惑敌人的效果。在卫星可见光图像中,使用了迷彩的目标是否可以影响目标检测的检测结果是一个值得研究的安全问题。本文收集相关的卫星可见光图像数据,使用最新的目标检测技术,对迷彩目标进行检测,同时设计测试迷彩对目标检测影响的相关实验。在实验中我们提出了有着不同特征提取过程的网络模型DFE-YOLOv3,以增加实验结论的有效性,通过一系列实验以及对数据的分析,我们证明了卫星可见光图像中的迷彩不能影响目标检测的检测准确率。除了使用目标检测算法对迷彩目标进行检测研究外,本文还对目标检测算法本身进行了优化,优化包括四个方面:可用性、速度、性价比和准确率。在可用性的研究中,本文对目标检测网络设计了新型的学习目标,使模型对不同尺寸的输入都能有符合预期的检测结果,根据本文方法修改的网络可以接受多尺寸的输入图像,有利于控制所需要的计算资源,便于模型进行不同平台的移植,从而提升了模型可用性。... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于整数小波变换的遥感影像融合算法[J]. 王仲妮,余先川,张立保.  光电子.激光. 2008(11)
[2]快速离散化双线性插值算法[J]. 陈良,高成敏.  计算机工程与设计. 2007(15)



本文编号：3586425