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一种基于改进YOLOv3的遥感图像小目标检测方法
发布时间: 2026-05-15
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
本发明公开了一种基于改进YOLOv3的遥感图像小目标检测方法，属于深度学习及目标检测技术领域，包括数据集预处理；优化YOLOv3网络，在Neck中加入空洞卷积组模块、特征强化模块和通道注意力机制模块；在线数据增强；前向推理；改进损失函数；选择在验证集上检测精度和召回率最高的YOLOv3网络模型载入网络等步骤。本发明通过改进损失函数和在YOLOv3原网络中加入空洞卷积组模块、特征强化模块、通道注意力机制模块以改进YOLOv3检测网络，性能明显提升，对遥感图像中的目标检测更全面，精度更高，而且提高了训练速度和整体检测精度。
成果亮点
本成果提出了一种基于改进YOLOv3的遥感图像小目标检测方法，成功解决了通用目标检测算法在遥感视角下因目标尺寸极小（像素占比少）、背景杂乱且目标密集导致的漏检率高的行业核心难题。该方法通过特征融合增强与小尺度锚点优化，显著提升了网络对遥感图像中船舶、飞机及车辆等小目标的敏感度，平均检测精度（mAP）较原生YOLOv3提升超15个百分点，且保持了较高的推理速度。
团队介绍
燕山大学坐落于海滨城市秦皇岛，是河北省人民政府与教育部、工业和信息化部、国家国防科技工业局四方共建的全国重点大学。学校源于1920年建校的哈尔滨工业大学，1960年独立办学定名为东北重型机械学院，1978年即被确定为全国重点大学，1997年整体南迁后更名为燕山大学。作为典型的以工学见长的多科性大学，学校拥有机械工程、材料科学与工程等5个国家重点学科，工程学、材料科学等5个学科进入ESI全球排名前1%，其中工程学已跻身前1‰。学校在重型机械成套设备、亚稳材料科学与技术等领域的研究具有国际先进水平，已培养出大批服务国家装备制造业的卓越工程人才。
成果资料
产业化落地方案
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