| 改进YOLOv5的无人机影像车辆检测方法 |
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| 引用本文： | 范江霞,张文豪,张丽丽,余涛,钟林汕.改进YOLOv5的无人机影像车辆检测方法[J].遥感信息,2023(3):114-121. |
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| 作者姓名： | 范江霞 张文豪 张丽丽 余涛 钟林汕 |
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| 作者单位： | 1. 北华航天工业学院遥感信息工程学院;2. 河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心;3. 中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程实验室 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2019YFE0127300)；;国家自然科学基金项目(41907192)；;河北省自然科学基金项目(D2020409003)；;河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021303)；;民用航天预研项目(D040102)；;国防基础科研项目(JCKY2020908B001)； |
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| 摘 要： | 针对传统遥感影像车辆目标检测算法易受干扰、鲁棒性较差且在实际应用当中会产生一定的漏检与误检现象等问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量级无人机遥感影像车辆目标检测算法。以YOLOv5s为基线模型，根据车辆目标长宽比相对固定的特点，对锚框尺寸进行修正，提高了锚框与车辆目标的契合度；针对无人机影像中车辆密集情况，进行了加权框融合改进，对检测框合并，解决了预测框计数不准确的问题；由于车辆目标具有多变性，通过增加注意力机制网络，提升了模型识别车辆的速度和准确性。研究表明，改进的YOLOv5s模型可以实现实时准确的无人机影像车辆检测。
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| 关 键 词： | 车辆 目标检测 YOLOv5s 轻量级 无人机影像 |
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