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题名面向嵌入式平台的轻量级光学遥感图像舰船检测
被引量：9
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作者
王慧赢
王春平
付强
韩子硕
张冬冬
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机构
陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系
中国人民解放军
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期113-126,共14页
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基金
军内科研项目(KYSZJWJK2236)。
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文摘
针对现有基于深度学习的轻量级目标检测算法对复杂遥感场景图像中舰船目标检测精度低、检测速度慢的问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量级光学遥感图像舰船实时检测算法(STYOLO)。首先,针对主干网络内存访问成本较高的问题,利用高效网络架构ShuffleNet v2作为主干网络对图像进行特征提取,降低内存访问成本,提高网络并行度;其次,利用Slim-neck特征融合结构作为特征增强网络,以融合较低层级特征图中的细节信息,增强对小目标的特征响应,在多尺度信息融合区域施加坐标注意力机制,强化目标关注以提高较难样本检测以及抗背景干扰能力;最后,提出一种跨域迁移和域内迁移相结合的学习策略,减少源域与目标域的差异性,提升迁移学习效果。实验结果表明:基于光学遥感图像舰船检测公开数据集HRSC2016,与同类型快速检测算法YOLOv5s相比,所提算法的检测精度提高了2.7个百分点,参数量减少了61.77%,在嵌入式平台Jetson Nano上检测速度达到102.8 frame/s,能够有效实现对光学遥感图像中舰船目标的实时、准确检测。
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关键词
光学遥感图像
舰船检测
实时检测
嵌入式平台
注意力机制
迁移学习
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Keywords
optical remote sensing image
ship detection
realtime detection
embedded platform
attention mechanism
transfer learning
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于图像特征的红外与低照度图像融合
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作者
王慧赢
王春平
付强
韩子硕
张冬冬
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机构
陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系
中国人民解放军
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2395-2404,共10页
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基金
军内科研项目(LJ20191A040155)资助课题。
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文摘
针对难以独立分析红外图像和低照度图像场景中目标和背景信息的问题,提出了基于图像特征的红外与低照度图像融合算法。首先,针对性地对红外和低照度图像进行图像处理,优化各自特性。其次,采用非下采样剪切波变换对两者进行高低频分解。然后,采用改进的拉普拉斯加权算法融合低频图像,采用改进的脉冲耦合神经网络融合高频图像。最后,经非下采样剪切波逆变换获取融合图像。实验结果表明,所提算法可有效融合红外与低照度图像,降低了噪声对融合图像的影响,提高了融合图像的清晰度,且图像对比度适中,符合人眼视觉感知效果。
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关键词
低照度图像
红外图像
非下采样剪切波变换
脉冲耦合神经网络
图像融合算法
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Keywords
low illumination image
infrared image
non-subsampled shearlet transform
pulse-coupled neural network
image fusion algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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