四、结果 从结果可以看出,程序已经可以识别出飞机这一目标,但是存在部分无法识别的情况,识别率不是特别高,这也是我下一步需要学习和解决的问题。 全部识别 部分识别 部分识别编辑于 2022-10-20 15:20 计算机视觉 卫星地图 图像 赞同68 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
卫星图像目标检测的主要几个难点以及YOLT的解决方案 我们来描述一下这几个难点和解决方案: 第一,卫星图目标的「尺寸,方向多样」。卫星图是从空中拍摄的,因此角度不固定,像船、汽车的方向都可能和常规目标检测算法中的差别较大,因此检测难度大。针对这一点的解决方案是对数据做「尺度变换,旋转等数据增强操作」。 第...
基于yolo算法进行改进的高效卫星图像目标检测算法 描述 卫星图像是十分重要的资源,可以通过它计量国土资源,检测地面情况并且能高瞻远瞩的记录地表发生的变化。但由于卫星图像十分巨大而且其中的物体相对较小,利用卫星图像进行目标检测是充满挑战的工作,本文主要讲解了一篇基于yolo算法进行改进的高效卫星图像目标检测算法,主要针...
ImageNet上的目标检测和卫星图像上的检测有以下四个方面的不同: 1.卫星图像的目标检测通常都很小(~20像素),而输入图像通常很大。缺少用于训练的卫星图像。 2.卫星图像中所检测的物体的物理和像素大小通常是已知的。 3.观察角度的变化很小。 4.从数以百公里之外观察物体很容易被欺骗。 HOG+sliding windows 为了...
随着遥感技术的不断发展和卫星图像数据的不断增加,目标检测与跟踪技术在军事、环境监测、城市规划等领域具有广泛应用。本文将从目标检测和目标跟踪两个方面展开探讨,探讨其在遥感卫星图像中的应用和发展趋势。 一、目标检测 1.1 目标检测概述 目标检测是指从图像中自动识别并定位感兴趣的对象。在遥感卫星图像中,常见的...
最终的检测结果如下图所示: 街区内测车辆检测结果 飞机和轮船的检测结果 目前一分钟可以处理30平方千米的图像,对于机场这样的大尺度对象来说可以除了6000平方公里。未来如果用16GPU集群可以实现实时的卫星图像目标检测。 同时研究人员还探索了分辨率随检测准确率的关系,发现分辨率越高图像的准确率越高 ...
图像增强和目标检测算法在卫星图像遥感处理中有着广泛的应用。 1. 图像增强应用 卫星图像常常受到云层、大气干扰等因素的影响,导致图像质量下降。图像增强算法可以改善这些图像的视觉质量,提高图像的可读性和解译能力。通过图像增强,可以更准确地提取目标信息,帮助决策者进行地物识别、环境监测等应用。 2. 目标检测应用 ...
卫星影像的物体检测与识别是遥感技术中的重要任务,通过有效的算法可以在图像中检测和识别出各种地物和目标。以下是常见的卫星影像物体检测与识别算法: 1. 目标检测: 目标检测是在遥感图像中检测和定位感兴趣的目标,如车辆、建筑物等。常见的目标检测算法包括: ...
因此,我们构建了YOLT(并用SIMRDWN扩展了YOLT)来优化任意大尺寸卫星图像的目标检测框架。 我们现在很高兴地宣布,一个改进的版本,YOLTv4,已经发布,有更快和更高的性能。代码在https://github.com/avanetten/yoltv4。在下面的小节中,我们将详细介绍这个新存储库并提供示例结果。
首先,为了评估卫星遥感图像的目标检测算法,我们可以利用准确率、召回率、精确度以及F1值等指标来衡量算法的性能。准确率是指模型预测为正类的样本中,真正为正类的样本比例,召回率是指真正为正类的样本中,被模型正确预测的比例,精确度是指模型预测为正类的样本中,被正确预测的比例,而F1值则综合考虑了模型的准确率...