文献类型：期刊文章

作　　者：沈洋[1]

SHEN Yang(School of Physics and Electronics,North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou Henan 450011,China)

机构地区：[1]华北水利水电大学物理与电子学院,河南郑州450011

出　　处：《信息与电脑》

年　　份：2021

卷　　号：33

期　　号：23

起止页码：84-86

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对黄河流域的河湖"四乱"问题中的"乱占""乱建"问题,笔者提出一种基于深度学习的河湖"四乱"问题卫星遥感图像目标检测算法。首先,构建黄河疑似"四乱"问题的卫星遥感数据集;其次,使用RCAN图像超分辨率算法对该数据集进行数据增强,丰富数据集信息;最后,使用YOLOv4算法对增强后的数据集进行训练并得到实验结果。实验结果表明,结合RCAN算法后,YOLOv4算法的mAP得到提升。

关 键 词：卫星遥感图像 YOLOv4  超分辨率

分 类 号：TP389.1]