一种在轨卫星光学遥感舰船检测算法

为了解决资源有限的在轨处理环境对光学遥感舰船检测网络速度和精度的影响,提出了应用倒置残差结构的舰船检测算法.采用端到端网络作为基础模型,裁剪网络的层数和3/4通道数,构建2层卷积倒置残差模块,使用可分离卷积和1×1卷积对普通卷积层进行替换,只保留1个检测分支,使用金字塔检测方式实现多尺度目标检测网络.基于高分一号卫星数据集的试验结果表明:相较于当前的主流网络,算法模型在平均精度(AP)相差不大的情况下检测速度有很大提升.和YOLOv3相比,检测速度提升了72％,参数量减少了99.5％;和YOLOv2相比,检测速度和A P分别提升了58％和0.9.文章提出的算法可为计算资源极其有限的卫星在轨舰船检测实现提供有效的理论技术支撑.