基于改进Yolov7的遥感光学图像飞机目标检测

作     者：张颜月 代显智 

作者机构：西华师范大学电子信息工程学院 

出 版 物：《西华师范大学学报(自然科学版)》 (Journal of China West Normal University(Natural Sciences))

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：教育部“春晖计划”合作科研项目(批准号:2018自编22) 四川省教育厅科研基金项目(18ZA0467) 

主　　题：Yolov7 注意力机制 遥感图像 飞机检测 小目标 CORS-ADD数据集 

摘      要：飞机检测对机场的飞机管控具有重要意义，但在遥感图像中，飞机通常尺寸较小或存在被遮挡等问题导致目标特征缺失而产生漏检。为了降低遥感图像中飞机的漏检率，基于Yolov7提出了一种改进的结合注意力机制的遥感图像飞机目标检测算法，该算法改进了Backbone结构以增强对小目标特征的提取能力，同时，针对遥感图像中小目标的特性，调整了检测头的设计，减少模型参数量，提高了检测速度。在公开数据集CORS-ADD数据集中，根据不同的改进策略进行消融实验，实验表明同时进行Backbone和检测头的改进效果最好，相较改进前AP值达到85.12%，提升了3.04%，检测速度达到48.16 FPS，提升了14.3%，改进后的算法提高了对遥感图像中飞机小目标的检测精度和速度，有效降低了飞机的漏检率。