摘要
本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像数据的鳗苗捕捞调查方法,首先,获取几何纠正等预处理后的且覆盖调查区域的高空间分辨率的遥感影像;其次,对高空间分辨率的遥感影像进行影像数据标注,建立高分辨率遥感影像鳗苗捕捞器浮子样本数据集;然后,对目标检测算法YOLOv8进行改进,为避免小目标出现漏检误检情况引入具有小目标检测优势的AFPN替换原有检测头,增加了小目标检测层;最后,使用改进后的模型进行鳗苗捕捞器的识别。本发明可以实现从高空间分辨率遥感影像上来识别水面环境中鳗苗捕捞器这一微小目标,能为鳗苗捕捞强度评估提供技术支撑。
技术关键词
高分辨率遥感影像
调查方法
卷积滤波器
空间金字塔池化
特征金字塔网络
多尺度特征融合
检测头
轻量级深度神经网络
特征提取能力
权重特征
复杂度
数据
神经架构搜索
单尺度特征
轻量化结构
多尺度信息
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振动特征
姿态特征
多模态特征
天线支撑结构
空间金字塔池化
深度学习融合
多光谱
深度学习模型
识别方法
数据
高分辨率遥感影像
无标签数据
建筑物类别
卫星遥感影像数据
航空摄影装置
库存监测系统
传感器节点
网络模块
人机交互界面
物联网传感器
承载设备
驾驶员驾驶状态
图像识别模块
检测头
尺寸特征