遥感船只快速目标检测技术及应用

• Published in: 中国空间科学技术（中英文） Vol. 45; no. 1; pp. 153 - 161
• Main Authors: 王海涛, 贺治钧, 周天启, 马岳
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国空间技术研究院 卫星应用总体部,北京 100094%中国空间技术研究院 通信与导航卫星总体部,北京 100094 01.02.2025
• Subjects: satellite applications; satellite remote sensing vessel detection; fast target detection; CNN model quantification; 深度神经网络; 卫星遥感船只检测; CNN模型量化; 快速目标检测; 卫星应用; deep neural networks
• ISSN: 1000-758X
• DOI: 10.16708/j.cnki.1000-758X.2025.0015

P407.8; 目前现有的大部分方法对细粒度遥感船只检测识别精度较低,并且星载计算机算力有限,常用的浮点精度数据类型所带来的大量计算和存储需求使其难以满足模型在轨部署的需求.面向这些挑战,提出了一种基于模型量化的细粒度遥感船只快速目标检测方法.首先设计了一种基于融合智能的检测网络,解决了"类内差异大、类间差异小"的难题,可有效提高细粒度船只检测识别的准确度.在此基础上,进一步提出了一种高精度的模型量化方法对裁剪边界实现了优化,可有效提升在轨遥感图像检测识别速度.在多个数据集上的测试表明,所提出检测方法相比于现有研究实现了超过5.9%的最大精度提升,同时量化方法可实现1.2%的最大性能提升,可在降低模型计算量的同时保持较高的精度,可适用于星载计算机的应用.