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摘要：本发明公开了一种用于卫星影像船舶检测的改进YOLOv8模型，包括以下步骤：1数据准备：输入遥感卫星影像，对影像进行数据预处理，而后裁剪切片数据并划分为训练集、验证集；2模型改进：改进YOLOv8模型的特征提取模块增加输出一个尺度更小的图像特征；特征融合模块使用了尺度更小的图像特征；检测输出模块可以提取尺度更小的目标；3模型训练：训练时对输入的切片数据采取增强手段；改进边界框损失函数的增加部分对应小目标检测分支的输出；4模型推理：对卫星影像裁剪得到待测切片，待测切片经过改进YOLOv8模型，获得目标检测结果。本发明的改进YOLOv8模型可有效检测小目标船舶，且检测精度高；同时，能够有效应对卫星影像特有的图像质量问题。
主权项：1.一种用于卫星影像船舶检测的改进YOLOv8模型，其特征在于，包括以下步骤：1数据准备：输入遥感卫星影像，对影像进行截断拉伸数据预处理；而后在影像中标注船舶目标，滑动窗口裁剪得到切片数据，将所得切片数据划分为训练集、验证集；2模型改进：改进YOLOv8模型由特征提取模块、特征融合模块和检测输出模块组成；所述特征提取模块会输出4个不同尺度的图像特征，包括输出一个尺度更小的图像特征；所述特征融合模块会将不同尺度的图像特征进行融合，期间使用了尺度更小的图像特征；所述检测输出模块由4个目标检测分支网络构成，可以提取尺度更小的目标；3模型训练：在对改进YOLOv8模型进行训练时，对输入的切片数据采取运动模糊及云雾遮掩的增强手段，以提高模型的鲁棒性；在损失函数方面，改进边界框损失函数含有4个部分，包括对应小目标检测分支的输出部分；4模型推理：对经过数据预处理的卫星影像进行滑动裁剪得到待测切片，待测切片依次经过改进YOLOv8模型的特征提取模块、特征融合模块和检测输出模块，会得到4个目标检测分支输出，通过拼接和非极大值抑制操作，获得目标检测结果。
权利要求：
百度查询： 海南长光卫星信息技术有限公司 一种用于卫星影像船舶检测的改进YOLOv8模型
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