公开(公告)号：CN117456376A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311497977.4

申请日：2023-11-10

Applicant: 吉林大学

Inventor： 卢奕南 ,  刘泓泽

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/762 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的遥感卫星影像目标检测方法，其方法为：第一步：获取图像样本，构建训练集；第二步：遥感卫星影像目标检测模型的构建；第三步：将待检测的图像，利用上述第二步得到的遥感卫星影像目标检测模型实现目标检测，有益效果：采用结合降通道的SPPF代替原先网络模型中的SPPCSP结构，不仅压缩了网络模型，减少了计算量，并且能更有效扩大感受野。此外在浅层ELAN模块中结合空间通道注意力(Convolutional Block Attention Module，CBAM)机制，弥补因池化下采样所造成的部分重要信息的丢失。该改进模型以极少的参数有效提升遥感卫星影像中物体的检测准确度。