%0 Journal Article
%T 遥感图像中飞机的改进YOLOv3实时检测算法
%A 戴伟聪
%A 朱启兵
%A 李国宁
%A 王正来
%A 郑志强
%A 金龙旭
%A 黄敏
%J -
%D 2018
%X 针对遥感图像中的飞机目标, 本文提出一种遥感图像飞机的改进YOLOv3实时检测算法。首先, 针对单一的遥感图像飞机目标, 提出一种有49个卷积层的卷积神经网络。其次, 在提出的卷积神经网络上应用密集相连模块进行改进, 并提出使用最大池化加强密集连接模块间的特征传递。最后, 针对遥感图像中飞机多为小目标的现实, 提出将YOLOv3的3个尺度检测增加至4个并以密集相连融合不同尺度模块特征层的信息。在本文设计的遥感飞机测试集上进行训练和测试, 实验表明, 该算法的检测精度达到96.26%、召回率达到93.81%。
%K 遥感图像 飞机目标 实时检测 卷积神经网络
%U http://www.oejournal.org/J/OEE/Article/Details/A181130000018/CN