文档名：基于YOLOv5的高分辨率遥感图像目标检测算法
摘要：随着遥感技术的快速发展,高分辨率遥感图像以其高精度的地表细节信息,为城市规划、环境监测、灾害评估等提供了强有力的支持.但由于目标尺寸多样性和背景复杂性的增加,在高分辨率图像中准确地检测和识别特定目标面临挑战.YOLOv5在实时目标检测领域展现了出色的性能,在处理速度上具有显著优势,在多种复杂场景下保持高准确度.基于YOLOv5算法框架,提出一种面向高分辨率遥感图像的目标检测算法,引入改进多尺度特征融合技术,有效提升模型在复杂背景下对小目标的检测能力.结果表明,所提算法在高分辨率遥感图像目标检测任务中的性能优越,具有实用潜力.
Abstract：Withtherapiddevelopmentofremotesensingtechnology,high-resolutionremotesensingimagesprovidestrongsupportforurbanplanning,environmentalmonitoringanddisasterassessmentwiththeirhigh-precisionsurfacedetails.However,duetotheincreasingsizediversityoftargetsandbackgroundcomplexity,itischallengingtoaccuratelydetectandidentifyspecifictargetsinhigh-resolutionimages.YOLOv5hasdemonstratedexcellentperformanceinthefieldofreal-timetargetdetection,withsignificantadvantagesinprocessingspeedandhighaccuracyinavarietyofcomplexscenarios.BasedontheYOLOv5algorithmframework,anobjectdetectionalgorithmforhigh-resolutionremotesensingimagesisproposedinthispaper.Improvedmulti-scalefeaturefusiontechnologyisintroducedtoeffectivelyimprovethedetectioncapabilityofthemodelforsmallobjectsundercomplexbackground.Theresultsshowthattheproposedalgorithmhasexcellentperformanceinhighresolutionremotesensingimagetargetdetectionandhaspracticalpotential.
作者：丁晋湘Author：DINGJinxiang
作者单位：云南民族大学电气信息工程学院,云南昆明650504
刊名：电视技术
Journal：VideoEngineering
年，卷(期)：2024, 48(7)
分类号：TP311.1
关键词：YOLOv5 高分辨率 遥感图像 目标检测
Keywords：YOLOv5 highresolution remotesensingimages targetdetection
机标分类号：TP391.41TN911.73TP701
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：基于YOLOv5的高分辨率遥感图像目标检测算法[
期刊论文] 电视技术--2024, 48(7)丁晋湘随着遥感技术的快速发展,高分辨率遥感图像以其高精度的地表细节信息,为城市规划、环境监测、灾害评估等提供了强有力的支持.但由于目标尺寸多样性和背景复杂性的增加,在高分辨率图像中准确地检测和识别特定目标面临挑战....参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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