| 引用本文: | 梁彬,师皓,尹逸斐,陈亮.基于光学遥感图像的飞机目标朝向判别方法[J].上海航天（中英文）,2025,42(5):61-67. |
| LIANG Bin,SHI Hao,YIN Yifei,CHEN Liang.Object Heading Discrimination Method for Aircrafts Based on Optical Remote Sensing images[J].Aerospace Shanghai,2025,42(5):61-67. |
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| 基于光学遥感图像的飞机目标朝向判别方法 |
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梁彬1,2,3,师皓1,3,尹逸斐1,3,陈亮1,3
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1.北京理工大学 信息与电子学院雷达技术研究院，北京 100081;2.北京理工大学 重庆创新中心，重庆 401120;3.北京理工大学 天基信息智能处理全国重点实验室，北京 100081
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| 摘要: |
| 目标检测是遥感图像智能解译的重要技术，在应急减灾、重点目标监测等任务中广泛应用。随着卫星数量及分辨率的提升，应用需求已经从单一的目标检测拓展至目标精细化信息提取。现有的目标朝向判别算法是在旋转框检测的基础上，对旋转框的4条边方向进行分类任务以确定目标朝向，仅适用于船只、车辆等规则轮廓目标，对于飞机目标的朝向判别，会出现预测框的4条边与飞机目标主轴不平行的情况，导致角度预测精度差。针对上述问题，本文提出了一种独立角度预测分支引导的飞机目标朝向判别算法，基于改进的YOLOv6网络模型，进行旋转目标的检测，并为模型设计了独立的角度预测分支，用于朝向角度预测。在独立的角度预测分支中，采用分类方法代替回归预测方法，解决了角度回归预测中存在的边界不连续问题。本文将SJTU数据集调整为适用于朝向判别的标签标注格式并进行了验证，相比于目前的SOTA模型OHDet，目标的检测准确率、朝向判别准确率分别提高了3.14%和6.52%。 |
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(1.Radar Technology Research Institute，School of Information and Electronics，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China;2.Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center，Chongqing 401120，China;3.National Key Laboratory of Science and Technology on Space-Born Intelligent Information Processing，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China)
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