학술논문
基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测 / Ship Detection Based on Visible and Infrared Satellite Image Fusion
Document Type
Academic Journal
Author
Source
上海航天（中英文） / Aerospace Shanghai. 40(1):44-52
Subject
Language
Chinese
ISSN
2096-8655
Abstract
为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5.实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下,可见光+红外融合网络的平均精度达0.976,相较于单可见光网络提高了2.5％,相较于单红外网络提高了8.9％,有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题,验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性.