基于YOLOv5s的高分辨率遙感影像尾礦庫(kù)檢測(cè)方法

基于YOLOv5s的高分辨率遙感影像尾礦庫(kù)檢測(cè)方法基于YOLOv5s的高分辨率遙感影像尾礦庫(kù)檢測(cè)方法摘要：遙感影像的尾礦庫(kù)檢測(cè)在環(huán)境保護(hù)和資源管理中具有重要意義。本文提出了一種基于YOLOv5s的高分辨率遙感影像尾礦庫(kù)檢測(cè)方法。首先，對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，包括尺寸調(diào)整和圖像增強(qiáng)。然后，利用YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)對(duì)處理后的遙感影像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到尾礦庫(kù)的位置和邊界框。最后，通過(guò)后處理方法對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和細(xì)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法在尾礦庫(kù)檢測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。關(guān)鍵詞：遙感影像，尾礦庫(kù)，目標(biāo)檢測(cè)，YOLOv5s，后處理1.引言尾礦庫(kù)是礦山開(kāi)采過(guò)程中產(chǎn)生的尾礦、廢渣等固體廢棄物的存放場(chǎng)所。尾礦庫(kù)的管理和監(jiān)測(cè)對(duì)于環(huán)境保護(hù)和資源管理具有重要意義。傳統(tǒng)的尾礦庫(kù)檢測(cè)方法主要依賴(lài)人工對(duì)遙感影像進(jìn)行分析和判斷，效率低且易受主觀因素影響。因此，開(kāi)發(fā)一種自動(dòng)化、高效準(zhǔn)確的尾礦庫(kù)檢測(cè)方法具有重要意義。2.相關(guān)工作近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在遙感影像分析中取得了顯著的進(jìn)展。目標(biāo)檢測(cè)是遙感影像分析的重要任務(wù)之一。YOLOv5是一種常用的目標(biāo)檢測(cè)方法，具有快速和高準(zhǔn)確性的特點(diǎn)。本文基于YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行尾礦庫(kù)檢測(cè)。3.方法3.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備為了訓(xùn)練和測(cè)試尾礦庫(kù)檢測(cè)模型，需要準(zhǔn)備標(biāo)注的遙感影像數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含尾礦庫(kù)和非尾礦庫(kù)的樣本，并進(jìn)行標(biāo)注?？梢酝ㄟ^(guò)手工標(biāo)注或使用現(xiàn)有的尾礦庫(kù)標(biāo)注工具來(lái)完成。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理為了提高尾礦庫(kù)檢測(cè)模型的性能，需要對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理。首先，將遙感影像調(diào)整為固定的尺寸，以適應(yīng)YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)的輸入要求。然后，可以應(yīng)用圖像增強(qiáng)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)遙感影像的對(duì)比度、亮度等特征，以增強(qiáng)尾礦庫(kù)的邊界信息。3.3YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)是一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。它采用了一種單階段的檢測(cè)方法，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)出遙感影像中的尾礦庫(kù)目標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)的輸入是經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的遙感影像，輸出是尾礦庫(kù)目標(biāo)的位置和邊界框。3.4后處理為了優(yōu)化和細(xì)化檢測(cè)結(jié)果，可以應(yīng)用一些后處理方法。例如，可以使用非最大抑制算法來(lái)合并重疊的檢測(cè)結(jié)果，以去除重復(fù)的尾礦庫(kù)檢測(cè)結(jié)果。還可以應(yīng)用形態(tài)學(xué)操作來(lái)填充和平滑尾礦庫(kù)的邊界，提高檢測(cè)結(jié)果的精度。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文使用了一個(gè)包含大量遙感影像的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于YOLOv5s的高分辨率遙感影像尾礦庫(kù)檢測(cè)方法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。與傳統(tǒng)方法相比，本文提出的方法在準(zhǔn)確性和效率上都有顯著的提升。5.結(jié)論本文提出了一種基于YOLOv5s的高分辨率遙感影像尾礦庫(kù)檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在準(zhǔn)確性和魯棒性上表現(xiàn)良好。未來(lái)的工作可以進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)本文提出的方法，以提高尾礦庫(kù)檢測(cè)的性能和效率。參考文獻(xiàn)：[1]RedmonJ.etal.(2015).YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).[2]BochkovskiyA.etal.(2020).YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection.arXivpreprintarXiv:2004.10934.[3]WangC.etal.(2021).