引用格式：兰旭婷，郭中华，石甜甜，等．融合ＳＰＰ与ＦＰＮ的光学遥感图像飞机目标检测［Ｊ］．电光与控制，２０２３'３０（４）：６⁃１１．ＬＡＮＸＴ'ＧＵＯＺＨ'ＳＨＩＴＴ'ｅｔａｌ．ＡｉｒｃｒａｆｔｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｏｐｔｉｃａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎＳＰＰａｎｄＦＰＮｆｕｓｉｏｎ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＯｐｔｉｃｓ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ'２０２３'３０（４）：６⁃１１．融合ＳＰＰ与ＦＰＮ的光学遥感图像飞机目标检测兰旭婷ａ，郭中华ａ，ｂ，石甜甜ａ，陈天蕴ａ，孙亚萍ａ，高翔ａ（宁夏大学，ａ．物理与电子电气工程学院；ｂ．沙漠信息智能感知重点实验室，银川７５００００）摘要：针对光学遥感图像飞机目标背景复杂、检测精度与检测速度不平衡、易漏检等问题，提出一种融合不同网络模块的ＳＰＳＳＤ模型。首先，采用Ｒｅｓｎｅｔ５０替换ＳＳＤ３００算法中的特征提取网络，并加入可操控的空洞卷积模块，扩大特征感受野获取更多有利检测目标的特征信息；其次，加入ＦＰＮ和ＳＰＰ网络，得到浅层特征信息，并将感受野二次放大后的特征与深层特征信息进行融合；然后，送入ＥＣＡＮｅｔ网络中获取更加完整且更具有判断力的特征信息；最后，采用ＮＷＰＵ⁃ＲＥＳＩＳＣ４５数据集３４００张高分辨率飞机遥感图像输入至ＳＰＳＳＤ模型中迭代训练，最终改进算法模型ｍＡＰ值达到９２．６８％，较改进前的算法模型提升了５．１８个百分点，检测速度达到２５．１帧／ｓ。实验结果表明，该方法可以有效兼顾飞机目标的检测精度与检测速度，一定程度上降低了目标漏检率。关键词：遥感图像；目标检测；注意力机制；特征融合中图分类号：ＴＰ７５３文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－６３７Ｘ．２０２３．０４．００２ＡｉｒｃｒａｆｔＴａｒｇｅｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＯｐｔｉｃａｌＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅｓＢａｓｅｄｏｎＳＰＰａｎｄＦＰＮＦｕｓｉｏｎＬＡＮＸｕｔｉｎｇａ'ＧＵＯＺｈｏｎｇｈｕａａ'ｂ'ＳＨＩＴｉａｎｔｉａｎａ'ＣＨＥＮＴｉａｎｙｕｎａ'ＳＵＮＹａｐｉｎｇａ'ＧＡＯＸｉａｎｇａ（ＮｉｎｇｘｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ'ａ．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｂ．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＤｅｓｅｒｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏ...
