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申请/专利权人：苏州三垣航天科技有限公司
摘要：一种基于改进yolov8的GEO目标检测方法，包括以下步骤：S1）：建立基于yolov81的微小目标检测网络；S2）：准备数据集对网络进行训练；S3）：用望远镜相机拍摄GEO目标图像序列；S4）：将拍摄的图像输入网络，获得候选点坐标；S5）：对多帧图像候选点进行轨迹关联和直线拟合，剔除虚假点，增补遗漏点,获得GEO目标位置。本发明针对地面低成本望远镜相机拍摄的图像，通过微小目标检测网络对连续多帧图像组成的训练集进行训练，能够以较高的精度识别出图像中的点目标作为候选目标，通过建立滑动窗口，对窗口内的图像帧包含的候选点进行轨迹关联，去除虚假目标，补齐网络未识别出来的目标，获得最终的GEO目标。
主权项：1.一种基于改进yolov8的GEO目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立基于yolov81的微小目标检测网络yolov81_sod，即原yolov81具有3个检测头，其大小分别为32ⅹ32，16ⅹ16，8ⅹ8大小目标，在此基础上增加一个小检测头，其大小为4ⅹ4，专门用于检测小目标；S2：准备数据集对网络进行训练，即训练集图像背景噪声分布接近实际图像，训练样本中标注了GEO目标位置,训练样本中每帧图像包含GEO目标个数是0个，1个或多个，数据标签为4ⅹ4，或6ⅹ6，或8ⅹ8矩形区域，目标位于区域中心，采用S1建立的yolov81_sod进行训练；S3：用望远镜相机拍摄GEO目标图像序列，拍摄过程中等间隔时间采集图像，采样期间相机保持静止；S4：将拍摄的图像输入网络，获得候选点坐标，即从网络预测结果可以得到图像中0个或多个候选点坐标；S5：对连续多帧图像候选点进行轨迹关联和直线拟合，剔除虚假点，增补遗漏点，获得GEO目标位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州三垣航天科技有限公司 一种基于改进yolov8的GEO目标检测方法
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