| 基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测 |
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| 引用本文： | 赵炜东,郭鹏宇,刘勇,曹璐,杨伟丽,季明江.基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测[J].上海航天,2023,40(1):44-52. |
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| 作者姓名： | 赵炜东 郭鹏宇 刘勇 曹璐 杨伟丽 季明江 |
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| 作者单位： | 军事科学院 国防科技创新研究院，北京 100071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61901504，52005506);国防科技基础加强计划(2021-JCJQ-JJ-0834) |
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| 摘 要： | 为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题，本文在YOLOv5网络基础上，通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能，提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5。实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法，在交并比阈值为0.5的情况下，可见光+红外融合网络的平均精度达0.976，相较于单可见光网络提高了2.5%，相较于单红外网络提高了8.9%，有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题，验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性。
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| 关 键 词： | 深度学习 舰船检测 可见光与红外卫星图像 图像融合 VI-YOLOv5 |
| 收稿时间： | 2022/8/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/8/30 0:00:00 |
Ship Detection Based on Visible and Infrared Satellite Image Fusion |
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| ZHAO Weidong,GUO Pengyu,LIU Yong,CAO Lu,YANG Weili,JI Mingjiang.Ship Detection Based on Visible and Infrared Satellite Image Fusion[J].Aerospace Shanghai,2023,40(1):44-52. |
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| Authors: | ZHAO Weidong GUO Pengyu LIU Yong CAO Lu YANG Weili JI Mingjiang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep learning ship detection visible and infrared satellite image image fusion VI-YOLOv5 |
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