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摘要
针对传统遥感影像车辆目标检测算法易受干扰、鲁棒性较差且在实际应用当中会产生一定的漏检与误检现象等问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量级无人机遥感影像车辆目标检测算法。以YOLOv5s为基线模型，根据车辆目标长宽比相对固定的特点，对锚框尺寸进行修正，提高了锚框与车辆目标的契合度；针对无人机影像中车辆密集情况，进行了加权框融合改进，对检测框合并，解决了预测框计数不准确的问题；由于车辆目标具有多变性，通过增加注意力机制网络，提升了模型识别车辆的速度和准确性。研究表明，改进的YOLOv5s模型可以实现实时准确的无人机影像车辆检测。
- 出版日期2023
- 单位中国科学院; 北华航天工业学院
