基于改进YOLOX算法的光学卫星影像车辆目标检测

作     者：张杰 郭杜杜 娄文 郭凯 ZHANG Jie;GUO Dudu;LOU Wen;GUO Kai

作者机构：新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐830049 银江技术股份有限公司浙江杭州311400 

基　　金：自治区自然科学基金资助项目(2019D01C043) 浙江省智能交通工程技术研究中心开放项目(2021ERCITZJ—KF05) 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2024年第43卷第7期

页      码：132-135,140页

摘      要：为了改善光学卫星影像中车辆目标检测准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOX算法的卫星影像车辆目标检测方法。首先,以轻量化模型YOLOX的S版本为基线,采用CSPDarknet—53替换原主干特征提取网络,引入基于卷积块的注意力模块(CBAM)提高特征提取时对车辆目标的关注度。其次,扩充主干特征提取网络输出尺度,并在特征强化提取部分设计了一个双向特征金字塔网络(BFP-net),采用亚像素卷积上采样、横向的跳跃连接和纵向的跨尺度连接实现对不同层级、尺度特征的复用,使得最后输出特征层充分融合了分类和定位信息。实验结果表明:本文算法对large-vehicle和small-vehicle两类车辆的检测准确率分别为88.98%和86.58%,相较于原算法,平均检测准确率提高了5.36%,检测速度达到了58.37fps,具有更好的检测效果。

主 题 词：光学卫星影像 车辆检测 尺度扩充 注意力机制 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.13873/J.1000-9787(2024)07-0132-04

馆 藏 号：203130843...