| 基于中等分辨率天基影像的區域尺度海上艦船檢測算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>363 K | |
| 標簽： 深度學習 遙感數據 目標增強 | |
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| 文檔介紹：艦船作為最主要的海上運輸工具，其精確的位置定位至關重要，尤其在區域尺度海域上的艦船快速識別技術可支撐態勢分析與決策。隨著遙感和計算機技術的快速發展，中等分辨率的多源遙感數據和深度學習算法協同在區域尺度的目標識別中得到廣泛應用。基于LEVIR-Ship開源數據集，結合目標增強算法和YOLO (You Only Look Once) v5s模型，提出了基于中等分辨率影像的艦船檢測算法，并在10 m分辨率的Sentinel-2影像開展實驗，實現約3 100 km2范圍的艦船檢測，經驗證，算法平均精度為82%、浮點運算數為8G，表明該算法在區域尺度的艦船檢測中具有較大的應用潛力。 | |
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