基于嵌入式的遥感目标实时检测方法

• 作者: 农元君 王俊杰
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 遥感 目标检测 实时检测 嵌入式平台 空间注意力
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器|Remote Sensing and Sensors
• 页码范围: 171-178
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202141.1028001

摘要

当前基于深度学习的遥感图像目标检测方法因模型复杂、计算量大,难以部署在计算资源受限的卫星上进行实时在轨检测.针对该问题,提出一种基于嵌入式的轻量化遥感目标实时检测方法.该方法以YOLOv3-tiny为基础网络,首先通过精简网络与改进多尺度预测对网络结构进行优化,其次引入空间注意力模块以增强遥感目标的特征.实验结果表明,在608×608的输入尺寸下,所提方法的平均准确率均值、召回率、F1值分别达到了76.70％、75％、78％,较YOLOv3-tiny提升了3.61％、8％、6％,同时计算量和模型体积较YOLOv3-tiny减少了39.67％和71.26％,且在嵌入式平台NVIDIA Jetson Xavier NX上可达到32.5 frame/s的实时检测速度,可满足在嵌入端实时检测遥感目标的需求.