一种边缘增强的高分辨率遥感影像目标检测方法

摘要

遥感影像都是获取的大像幅地表影像,目标在影像上占比小且离散分布,为了改善遥感影像目标呈边缘分布时存在漏检,以及对小目标不敏感的问题,本文以YOLOv3为网络基础进行检测.首先,基于Gabor滤波器对卷积核进行滤波,构造新的卷积核提取边缘特征;同时对损失函数进行改进,分别对包含目标的检测框位置损失Location Loss、置信度损失Confidence Loss以及分类损失Classfication Loss添加边缘控制因子η,用于加强图像边缘权重;另外增添新的上采样尺度Scale4负责更精细的小目标检测.相比YOLOv3,检测效果有了明显提升,召回率达到88.24％,mAP达到94.15％,分别提高了4.73和2.88个百分点,尤其对于小目标和边缘目标的检测效果明显.