摘要
本申请提出了一种基于GAG‑YOLO模型进行卫星遥感图像中车辆识别的方法,属于卫星遥感图像目标识别领域。本申请结合GIS数据,提高模型的数据处理效率;在主干网络中添加注意力机制,以加强模型的特征提取能力并提高卫星遥感图像中车辆目标的识别精度;应用遗传算法获得模型的最优训练超参数。具体步骤包括:1.对卫星遥感图像进行处理,创建模型数据集;2.基于YOLOv5算法,结合GIS数据、注意力机制与遗传算法创建GAG‑YOLO模型,对GAG_YOLO模型的输出端进行适用于卫星遥感图像的设置并应用模型数据集对模型加以训练与验证;3.利用训练后的GAG‑YOLO模型,对目标卫星遥感图像中的车辆进行识别。本申请提出的方法经实际验证能够实现城市大范围、高效率、高精度的车辆识别。
技术关键词
卫星遥感图像
YOLO模型
车辆识别模型
注意力机制
创建模型数据
遗传算法建立
节点
特征提取能力
变量
超参数
训练集
模块
图像分割
线段
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节点
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遥感图像语义分割
标签
语义分割模型
城市道路场景