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小天体表面着陆区岩石目标检测算法
被引量:
2
1
作者
冯哲
王彬
+2 位作者
黄鹏程
熊新
金怀平
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期194-205,共12页
针对暗弱环境下小天体表面岩石轮廓特征不明显及岩石尺寸小而造成的难检测问题,提出了一种小天体表面着陆区岩石目标检测方法及模型。将多头自注意力机制融入YOLOv8x框架,用于提高模型获取图片全局视野的能力,增强模型对深空环境中不同...
针对暗弱环境下小天体表面岩石轮廓特征不明显及岩石尺寸小而造成的难检测问题,提出了一种小天体表面着陆区岩石目标检测方法及模型。将多头自注意力机制融入YOLOv8x框架,用于提高模型获取图片全局视野的能力,增强模型对深空环境中不同光照条件下岩石特征的自适应性;在此基础上增加小目标检测层,用于提升模型对小尺寸岩石的关注度,增强模型对不同尺寸岩石的自适应性。对比实验结果表明,方法相较于改进前算法,岩石检测准确率、召回率和平均检测精度分别提升了6.4%、3%、5%,与其他主流目标检测算法相比,指标也得到明显提升。该方法为暗弱环境下小天体表面着陆区岩石的自主识别提供了理论和技术基础。
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关键词
小天体表面岩石检测
深度学习
多头自注意力机制
小目标检测
多尺度特征融合
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职称材料
题名
小天体表面着陆区岩石目标检测算法
被引量:
2
1
作者
冯哲
王彬
黄鹏程
熊新
金怀平
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学人工智能产业学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期194-205,共12页
基金
民用航天预研项目空间碎片专项(KJSP2020020302)资助。
文摘
针对暗弱环境下小天体表面岩石轮廓特征不明显及岩石尺寸小而造成的难检测问题,提出了一种小天体表面着陆区岩石目标检测方法及模型。将多头自注意力机制融入YOLOv8x框架,用于提高模型获取图片全局视野的能力,增强模型对深空环境中不同光照条件下岩石特征的自适应性;在此基础上增加小目标检测层,用于提升模型对小尺寸岩石的关注度,增强模型对不同尺寸岩石的自适应性。对比实验结果表明,方法相较于改进前算法,岩石检测准确率、召回率和平均检测精度分别提升了6.4%、3%、5%,与其他主流目标检测算法相比,指标也得到明显提升。该方法为暗弱环境下小天体表面着陆区岩石的自主识别提供了理论和技术基础。
关键词
小天体表面岩石检测
深度学习
多头自注意力机制
小目标检测
多尺度特征融合
Keywords
rocks detection on small body surface
deep learning
multi-head self-attenti
on
small
object
detection
multi-scale feature fusi
on
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH752 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小天体表面着陆区岩石目标检测算法
冯哲
王彬
黄鹏程
熊新
金怀平
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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