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题名基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法
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作者
邱琳琳
朱卫纲
李永刚
邱磊
李炫潮
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机构
航天工程大学
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出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第3期101-110,共10页
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文摘
合成孔径雷达(SAR)图像飞机目标检测面临背景复杂、飞机目标较为微弱且尺度较小、不同成像条件下目标差异较大、目标结构不连续等挑战,提出一种新的飞机目标检测算法ATDM,用于提高复杂背景下SAR图像飞机目标的检测精度。使用YOLOv8s作为基线模型并改进了损失函数,算法包含三个重要的模块,即卷积注意力模块(CBAM)、全维度特征提取(ODFE)模块和可变形全局特征融合(DGFF)模块。为了增强网络在复杂背景下对飞机目标特征的提取能力,在基线网络的Backbone插入CBAM,从空间和通道两个维度学习飞机目标的特征;ODFE利用卷积核空间四个维度的动态性,通过并行策略沿核空间的四个维度学习不同类型飞机目标的特征,提升复杂背景下对散射特性较弱的飞机目标及小目标的检测能力;DGFF自适应调整卷积核的形状以适应不同成像条件下得到的飞机目标,并进行全局信息特征融合。最后,改进边界框回归损失函数为动态非单调聚焦损失函数WIoU,采用动态非单调聚焦机制,使用离群度评估锚框质量,降低SAR图像中可能存在的错误标注产生的影响。为了评估所提ATDM的性能,在SADD和高分三号SAR飞机数据集上开展实验,在两个数据集上得到的平均准确率(AP)分别达到95.4%和98.2%;消融实验结果与分析验证了所提出的三个模块及损失函数的有效性。此外,在与其他目标检测算法的对比中,所提算法也得到了最高的平均准确率。
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关键词
合成孔径雷达
飞机检测
复杂背景
全维度特征提取
可变形全局特征融合
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Keywords
synthetic aperture radar
aircraft detection
complex background
omni-dimensional feature extraction
deformable global feature fusion
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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