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Oriented Bounding Box Object Detection Model Based on Improved YOLOv8 被引量:1
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作者 ZHAO Xin-kang SI Zhan-jun 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第4期67-75,114,共10页
In the study of oriented bounding boxes(OBB)object detection in high-resolution remote sensing images,the problem of missed and wrong detection of small targets occurs because the targets are too small and have differ... In the study of oriented bounding boxes(OBB)object detection in high-resolution remote sensing images,the problem of missed and wrong detection of small targets occurs because the targets are too small and have different orientations.Existing OBB object detection for remote sensing images,although making good progress,mainly focuses on directional modeling,while less consideration is given to the size of the object as well as the problem of missed detection.In this study,a method based on improved YOLOv8 was proposed for detecting oriented objects in remote sensing images,which can improve the detection precision of oriented objects in remote sensing images.Firstly,the ResCBAMG module was innovatively designed,which could better extract channel and spatial correlation information.Secondly,the innovative top-down feature fusion layer network structure was proposed in conjunction with the Efficient Channel Attention(ECA)attention module,which helped to capture inter-local cross-channel interaction information appropriately.Finally,we introduced an innovative ResCBAMG module between the different C2f modules and detection heads of the bottom-up feature fusion layer.This innovative structure helped the model to better focus on the target area.The precision and robustness of oriented target detection were also improved.Experimental results on the DOTA-v1.5 dataset showed that the detection Precision,mAP@0.5,and mAP@0.5:0.95 metrics of the improved model are better compared to the original model.This improvement is effective in detecting small targets and complex scenes. 展开更多
关键词 Remote sensing image Oriented bounding boxes object detection Small target detection YOLOv8
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基于Bounding Box的车辆行为标注
2
作者 雷承学 申彩英 +1 位作者 王佳馨 于睿烨 《现代车用动力》 2024年第3期1-5,60,共6页
针对目前自动驾驶汽车行为预测对目标行为标注准确率低及压线行驶行为无法标注问题,首先通过建立车辆包围盒(Bounding Box)将车辆的形状描述出来,随后通过Bounding Box 4个顶点与车道线的相交关系来判断目标车是否有换道行为。对于无车... 针对目前自动驾驶汽车行为预测对目标行为标注准确率低及压线行驶行为无法标注问题,首先通过建立车辆包围盒(Bounding Box)将车辆的形状描述出来,随后通过Bounding Box 4个顶点与车道线的相交关系来判断目标车是否有换道行为。对于无车道线的情况,首先通过自车轨迹左右拓展出虚拟车道线,通过Bounding Box与虚拟车道线的关系判断目标车是否有切入自车道的行为,随后进行标注。通过Bounding Box对目标行为进行标注可以将标注的准确率提高至80%,并且可以将压线行驶行为标注出来,为后续行为预测模型训练打下良好的基础。 展开更多
关键词 换道行为 车辆包围盒 切入自车道 虚拟车道线
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圆外切Bounding-box WSN定位方法 被引量:9
3
作者 罗清华 焉晓贞 +2 位作者 彭宇 王丹 彭喜元 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期567-572,共6页
在Bounding-box及其改进方法研究中,普遍采用正方形的重叠区域的质心作为定位的结果,然而该正方形与实际无线传感器节点的通信区域模型之间存在较大差异,导致定位误差较大。针对此问题,提出一种改进的Bounding-box定位方法。该方法在定... 在Bounding-box及其改进方法研究中,普遍采用正方形的重叠区域的质心作为定位的结果,然而该正方形与实际无线传感器节点的通信区域模型之间存在较大差异,导致定位误差较大。针对此问题,提出一种改进的Bounding-box定位方法。该方法在定位时,不再采用正方形的通信区域模型,而是采用圆形的通信区域模型进行定位。基于仿真数据以及采用3种典型通信环境下真实的到达信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)数据完成定位实验,实验结果表明,该方法具有较高的定位精度,因此具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 bounding-box 圆外切线 测距 到达信号强度指示
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基于信号飞行时间与误差分析的改进无线传感网络Bounding-box定位算法 被引量:1
4
作者 谭文群 包学才 邓承志 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2016年第4期389-394,共6页
为提高无线传感网络定位算法的实效性,针对Bounding-box定位算法定位精度不足的问题,提出了基于信号飞行时间与误差分析的改进Bounding-box定位算法。该算法根据累计距离误差,在正方形重叠区域重新划分离散小方格,然后按照累计距离误差... 为提高无线传感网络定位算法的实效性,针对Bounding-box定位算法定位精度不足的问题,提出了基于信号飞行时间与误差分析的改进Bounding-box定位算法。该算法根据累计距离误差,在正方形重叠区域重新划分离散小方格,然后按照累计距离误差最小化准则,选择对应离散小方格的中心点坐标作为待定位节点的定位位置。通过仿真实验表明,提出的改进Bounding-box定位算法,在距离测量精确和小误差情况下,能够明显提高定位精度。此外,真实环境实验表明,在采用信号飞行时间作为距离测量技术的条件下,提出算法的定位误差最小。 展开更多
关键词 bounding-box定位算法 飞行时间 误差分析 无线传感网络
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基于无线传感器离散网络模型的Bounding Box定位算法研究
5
作者 曾振东 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第12期194-197,257,共5页
Bounding Box算法是一种典型的基于离散网络模型的无线传感器网络节点定位算法。针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已... Bounding Box算法是一种典型的基于离散网络模型的无线传感器网络节点定位算法。针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已定位的节点根据升级策略有选择性的升级为虚拟锚节点;最后,无法定位的节点利用虚拟锚节点实现定位。另外,在离散网络模型的基础上,通过建立双半径网络节点模型从而进一步约束了未知节点的位置。理论分析及仿真结果均表明,该算法在显著提高定位覆盖率的同时,有效地提高了定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 bounding box算法 离散网络 虚拟锚节点
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一种基于虚拟锚节点策略改进的Bounding Box定位算法
6
作者 周莹 《电子器件》 CAS 北大核心 2014年第2期332-336,共5页
针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出了一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已定位的节点根据升级策略有选择性的升级为虚拟锚节点;最后,无法定位的节点利用... 针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出了一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已定位的节点根据升级策略有选择性的升级为虚拟锚节点;最后,无法定位的节点利用虚拟锚节点实现定位。另外,在离散网络模型的基础上,通过建立双半径网络节点模型从而进一步约束了未知节点的位置。理论分析及仿真结果均表明,该算法在显著提高定位覆盖率的同时,有效地提高了定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 bounding box算法 离散网络 虚拟锚节点
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极限分割估计矩形的Bounding-Box定位算法 被引量:3
7
作者 朱长驹 吴佳欣 +1 位作者 宋海声 杨鸿武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第18期84-88,共5页
针对无线传感器网络中Bounding-Box算法定位精度低的问题,在Bounding-Box算法的基础上提出一种极限分割估计矩形的方法来改进定位算法,分割后的估计矩形产生一个待选质心,当满足分割条件时,对估计矩形继续分割,并不断产生待选质心,当满... 针对无线传感器网络中Bounding-Box算法定位精度低的问题,在Bounding-Box算法的基础上提出一种极限分割估计矩形的方法来改进定位算法,分割后的估计矩形产生一个待选质心,当满足分割条件时,对估计矩形继续分割,并不断产生待选质心,当满足终止分割条件时,将上一次分割得到的待选质心坐标作为未知节点的最终位置,通过极限分割的方法可以修正未知节点的定位误差。仿真结果表明,在无需增加额外通信开销的情况下,改进的算法在一定程度上降低了算法的平均相对定位误差。 展开更多
关键词 无线传感器网络 bounding-box算法 极限分割 估计矩形 待选质心
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基于自适应RSSI的Bounding-Box轮回选择WSN定位算法 被引量:2
8
作者 张乙竹 李雅晴 +1 位作者 周礼争 余敏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2767-2768,2773,共3页
针对无线传感器网络(WSN)定位精度不高和环境自适应性较差问题,提出一种基于自适应RSSI的Bounding-Box轮回选择WSN定位算法。传统的RSSI测距模型中距离参考节点1 m处信号强度值A和路径衰减指数n都为固定值,无法适应不同环境的需要,提出... 针对无线传感器网络(WSN)定位精度不高和环境自适应性较差问题,提出一种基于自适应RSSI的Bounding-Box轮回选择WSN定位算法。传统的RSSI测距模型中距离参考节点1 m处信号强度值A和路径衰减指数n都为固定值,无法适应不同环境的需要,提出了一种测量A的新方法,并且通过引入一个虚拟锚节点动态实时获取n,然后采用三三交集Bounding-Box定位算法得到许多接近未知节点的估计值,最后对这些估计值利用轮回选择法得到最终定位结果。仿真结果表明,该算法与已有的相关Bounding-Box算法相比,具有较高定位精度和一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 无钱传感器网络 自适应 bounding-box 轮回选择 较高定位精度
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基于bounding-box与卡尔曼滤波的优化压缩感知算法的目标定位 被引量:3
9
作者 张小康 肖本贤 +1 位作者 肖献强 方紫剑 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第12期1623-1629,1642,共8页
针对无线传感器网络目标定位过程中存在的测量矩阵维数高、运算量大以及测量向量不准确的问题,文章提出一种优化压缩感知(compressive sensing,CS)定位算法。首先对传感器采集的接收信号强度值进行卡尔曼滤波保证压缩感知测量向量的准确... 针对无线传感器网络目标定位过程中存在的测量矩阵维数高、运算量大以及测量向量不准确的问题,文章提出一种优化压缩感知(compressive sensing,CS)定位算法。首先对传感器采集的接收信号强度值进行卡尔曼滤波保证压缩感知测量向量的准确性;然后引入bounding-box方法估计位置区域,缩小节点定位范围从而降低后一阶段压缩感知测量矩阵的维数;最后在节点估计区域进行压缩感知定位,并提出基于原子相关度阈值的回溯匹配追踪算法,通过原子相关度阈值控制对候选集原子进行二次筛选剔除低相关度原子,在支撑集中保留系数较大的原子,提升重建精度。实验结果表明,在信噪比为5 dB,目标数为8时,相较于传统的OMP算法、GMP算法、CoSaMP算法,所提优化定位算法的定位精度分别提升61.21%、51.53%和45.12%。 展开更多
关键词 测量矩阵 压缩感知(CS) bounding-box方法 原子相关度阈值 卡尔曼滤波
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煤矿井下Bounding-Box的二次定位算法研究 被引量:2
10
作者 汤朝明 颜昱 严政 《矿业安全与环保》 北大核心 2015年第1期48-51,55,共5页
根据煤矿井下人员精确定位系统对实时性和定位精度的要求,提出了基于TOF(time of flight,飞行时间)的Bounding-Box二次定位算法,该算法综合了TOF测距不易受环境干扰和Bounding-Box计算实时性高的优点。利用待定位节点与参考节点测距获... 根据煤矿井下人员精确定位系统对实时性和定位精度的要求,提出了基于TOF(time of flight,飞行时间)的Bounding-Box二次定位算法,该算法综合了TOF测距不易受环境干扰和Bounding-Box计算实时性高的优点。利用待定位节点与参考节点测距获得距离,并利用Bounding-Box得到初始区域位置信息后,再将周围已定位的节点考虑进去,并再次利用Bounding-Box算法进行二次定位,缩小未知节点所在的区域,最终获得位置信息。实验结果表明,该算法实时性高,并且能够提高定位精度。 展开更多
关键词 煤矿井下 精确定位 TOF bounding-box
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Shortest Alternate Path Discovery through Recursive Bounding Box Pruning
11
作者 Rajendra S. Parmar Bhushan H. Trivedi 《Journal of Transportation Technologies》 2017年第2期167-180,共14页
Congestion is a dynamic phenomenon and hence efficiently computing alternate shortest route can only help expedite decongestion. This research is aimed to efficiently compute shortest path for road traffic network so ... Congestion is a dynamic phenomenon and hence efficiently computing alternate shortest route can only help expedite decongestion. This research is aimed to efficiently compute shortest path for road traffic network so that congestion can be eased resulting in reduced CO2 emission and improved economy. Congestion detection is achieved after evaluating road capacity and road occupancy. Congestion index, a ratio of road occupancy to road capacity is computed, congestion index higher than 0.6 necessitates computation of alternate shortest route. Various algorithms offer shortest alternate route. The paper discusses minimization of graph based by removing redundant nodes which don’t play a role in computation of shortest path. The proposal is based on continuous definition of a bounding box every time a next neighboring node is considered. This reduces maximum number of contentious nodes repeatedly and optimizes the network. The algorithm is deployed from both the ends sequentially to ensure zero error and validate the shortest path discovery. While discovering shortest path, the algorithm also offers an array of shortest path in ascending order of the path length. However, vehicular traffic exhibits network duality viz. static and dynamic network graphs. Shortest route for static distance graph is pre-computed and stored for look-up, alternate shortest path based on assignment of congestion levels to edge weights is triggered by congestion index. The research also supports directed graphs to address traffic rules for lanes having unidirectional and bidirectional traffic. 展开更多
关键词 bounding box PRUNING Geometric Containers Shortest ALTERNATE PATH Shortest PATH Vehicular Traffic Vehicular CONGESTION DETECTION SYSTEM Vehicular CONGESTION DETECTION SYSTEM
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Bounding box based on probability density for the pedestrian tracking
12
作者 Jaehyun So Hernsoo Hahn Youngjun Han 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2012年第4期333-335,共3页
This paper proposes a pedestrian tracking approach using bounding box based on probability densities.It is generally a difficult task to track features like corner points in outdoor images due to complex environment.T... This paper proposes a pedestrian tracking approach using bounding box based on probability densities.It is generally a difficult task to track features like corner points in outdoor images due to complex environment.To solve this problem,the feature points are projected along X and Y direction separately,and a histogram is constructed for each projection,with horizontal axis as positions and vertical axis as the number of feature points that lie on each position.Finally,the vertical axis is normalized for expression as probability.After histogram is constructed,the probability of each feature point is checked with a threshold.A feature point will be ignored if its probability is lower than a threshold,while the remaining feature points are grouped,based on which a bounding box is made.Kanade-Lucas Tomasi(KLT)algorithm is adopted as the tracking algorithm because it is able to track local features in images robustly.The efficiency of the tracking results using this method is verified in real environment test. 展开更多
关键词 pedestrian tracking probability density bounding box Kanade-Lucas Tomasi(KLT) feature tracker
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Best bounds on the distance between 3-direction quartic box spline surface and its control net 被引量:2
13
作者 ZENG Xiao-ming ZHOU Guo-rong YANG Lian-qiang 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2013年第2期147-157,共11页
We present the best bounds on the distance between 3-direction quartic box spline surface patch and its control net by means of analysis and computing for the basis functions of 3-direction quartic box spline surface.... We present the best bounds on the distance between 3-direction quartic box spline surface patch and its control net by means of analysis and computing for the basis functions of 3-direction quartic box spline surface.Both the local bounds and the global bounds are given by the maximum norm of the first differences or second differences or mixed differences of the control points of the surface patch. 展开更多
关键词 box spline bound parametric surface basis function differences of control point.
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Box Dimension of Weyl Fractional Integral of Continuous Functions with Bounded Variation 被引量:1
14
作者 Lei Mu Kui Yao +1 位作者 Yongshun Liang Jun Wang 《Analysis in Theory and Applications》 CSCD 2016年第2期174-180,共7页
We know that the Box dimension of f(x) ∈ C^1[0,1] is 1. In this paper, we prove that the Box dimension of continuous functions with bounded variation is still 1. Furthermore, Box dimension of Weyl fractional integr... We know that the Box dimension of f(x) ∈ C^1[0,1] is 1. In this paper, we prove that the Box dimension of continuous functions with bounded variation is still 1. Furthermore, Box dimension of Weyl fractional integral of above function is also 1. 展开更多
关键词 Fractional calculus box dimension bounded variation.
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基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法 被引量:1
15
作者 曹洁 牛瑜 梁浩鹏 《液晶与显示》 北大核心 2025年第3期505-515,共11页
针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cros... 针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning,EMA)重新分配主干网络的权重,并跨维度学习不同通道特征之间的相关性,以增强模型对行人目标可见区域的关注。其次,针对检测模型复杂性较高的问题,设计了高效轻量化连接模块(Efficient Lightweight Connection Module,ELCM),旨在提升模型表达能力的同时加快训练速度。最后,构建了聚焦边界框损失函数Focal-SIoU loss,该损失函数注重抑制低质量样本,同时添加角度损失提高模型的检测精度。实验结果表明,所提算法在行人检测数据集Wider-Person与Crowd Human数据集上的均值平均精度分别达到83.7%和82.6%,相比其他先进的算法,在密集拥挤人群检测任务中有显著检测优势。 展开更多
关键词 密集行人检测 优化权重 聚焦边界框损失函数 YOLOv7
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基于CBAM的弱监督目标检测 被引量:1
16
作者 刘均 潘妍 邓海航 《化工自动化及仪表》 2025年第2期191-197,共7页
由于实例级类别标注的缺失,弱监督目标检测网络在精确预测目标位置时面临显著挑战。当前主流策略倾向于采用分阶段学习,然而这一过程可能导致特定对象类别陷入局部最优。为克服此难题,提出一种新的端到端联合训练框架,即构建了一个集成... 由于实例级类别标注的缺失,弱监督目标检测网络在精确预测目标位置时面临显著挑战。当前主流策略倾向于采用分阶段学习,然而这一过程可能导致特定对象类别陷入局部最优。为克服此难题,提出一种新的端到端联合训练框架,即构建了一个集成多实例学习与边界框回归分支的统一网络架构,两者共享一个高效的主干网络以促进协同。同时,引入注意力机制于主干,深化特征中的位置信息挖掘。通过在基准数据集PASCAL VOC 2007、2012上的广泛实验验证,证实所提方法达到了较高的性能。 展开更多
关键词 弱监督目标检测 边界框回归 全监督检测 注意力机制
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增强特征表示的绝缘子缺陷检测方法
17
作者 李丽芬 王明 +1 位作者 曹旺斌 梅华威 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2373-2379,共7页
针对绝缘子缺陷目标区域较小、部分缺陷特征相似,从而导致检测精度较低的问题,提出了一种特征表示增强模型(FLDM-YOLO)。该模型基于FasterNet重构特征提取网络并且结合大核可分离注意力(LSKA)设计了SPPF-LSKA模块,增强了对目标的特征提... 针对绝缘子缺陷目标区域较小、部分缺陷特征相似,从而导致检测精度较低的问题,提出了一种特征表示增强模型(FLDM-YOLO)。该模型基于FasterNet重构特征提取网络并且结合大核可分离注意力(LSKA)设计了SPPF-LSKA模块,增强了对目标的特征提取能力;以重参数化技术为基础,提出了C2f-DBB模块,处理目标缺陷特征相似的问题;在边界框回归阶段使用MPDIoU作为损失函数,使得模型更加关注高质量锚框。实验结果表明,FLDM-YOLO模型在保证一定检测速度的前提下,mAP为91.3%,较YOLOv8模型提高了4.2%,可有效应用于实际的巡检工作。 展开更多
关键词 目标检测 绝缘子 部分卷积 主干特征提取网络 大核可分离注意力 重参数化 边界框损失函数
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一种基于改进YOLOv8的织物缺陷检测算法
18
作者 杨祥 王圣凯 董明刚 《桂林理工大学学报》 北大核心 2025年第3期416-425,共10页
为了解决织物缺陷检测中尺度变化大、面积占比小导致识别难的问题,提出一种基于改进YOLOv8的织物缺陷目标检测算法。首先引入SimAM无参注意力优化YOLOv8m的C2f模块,提升对织物缺陷的特征提取能力;再参考Rep-BiFPN结构,引入BiC模块重构... 为了解决织物缺陷检测中尺度变化大、面积占比小导致识别难的问题,提出一种基于改进YOLOv8的织物缺陷目标检测算法。首先引入SimAM无参注意力优化YOLOv8m的C2f模块,提升对织物缺陷的特征提取能力;再参考Rep-BiFPN结构,引入BiC模块重构骨干网络与颈部网络的连接(Concat)模块,同时参照Bi-FPN金字塔跨层连接的思想对原颈部网络的FPN-PAN进行改进,提升颈部网络的特征融合能力;最后使用Wise-IoUv3替换YOLOv8m的CIoU计算模型边界框损失,通过降低模型对纵横比较大缺陷的惩罚力度提高检测精度。实验结果表明,改进YOLOv8m的平均精确度的均值mAP达到了94.1%,相较于YOLOv8m提高了8.6百分点,并且对于各类织物缺陷算法的检测精度都保持在90%以上,满足工业对织物缺陷检测的实际需求。 展开更多
关键词 织物缺陷 目标检测 YOLOv8 颈部网络 边界框损失
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改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
19
作者 刘春霞 张凯强 +2 位作者 潘理虎 龚大立 谢斌红 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1832-1840,共9页
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备... 为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。 展开更多
关键词 目标检测 空间语义信息转换 注意力机制 边界框回归函数 动态检测头 煤矿烟火 轻量化网络
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面向遥感小目标检测的实例间特征聚合方法研究
20
作者 王海涛 艾晨 +1 位作者 谭福 高硕 《宇航学报》 北大核心 2025年第7期1467-1474,共8页
针对遥感图像小目标检测中特征缺失与定位精度低的问题,提出一种融合实例特征交互与自适应回归度量的检测框架。通过构建动态图结构的实例间特征聚合网络,利用高置信度实例引导弱目标特征增强,减少因下采样导致的漏检;同时设计分段平滑W... 针对遥感图像小目标检测中特征缺失与定位精度低的问题,提出一种融合实例特征交互与自适应回归度量的检测框架。通过构建动态图结构的实例间特征聚合网络,利用高置信度实例引导弱目标特征增强,减少因下采样导致的漏检;同时设计分段平滑Wasserstein损失,将边界框建模为2D高斯分布,结合一阶与二阶距离度量,优化多尺度定位精度。在AI-TOD v1/v2和DOTA v2数据集上的实验结果表明,该方法在小目标检测精度、特征增强能力和回归优化效果方面均取得显著提升,同时保持了较低的计算和参数开销。该方法为高分辨率遥感场景下的微小目标检测提供了轻量化解决方案。 展开更多
关键词 遥感小目标检测 特征聚合增强 图神经网络 Wasserstein距离 边界框回归
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