电讯技术

作者：陈瑞霞,张善文,吴青娥

单位：(1.郑州西亚斯学院 电信与智能制造学院，郑州 451150;2.河南省农业信息数智化工程研究中心，郑州 451150;3.上海第二工业大学 计算机与信息工程学院,上海 201209)

关键词：遥感多尺度目标检测；多尺度上下文注意力U-SegNet；多尺度上下文注意力；多尺度特征融合；

基金：河南省科技攻关项目(232102210034，242102210021）；河南省教育厅项目(25A520049)；郑州西亚斯学院重点学科信息与通信工程(0810)

针对遥感目标图像多样、目标较小且与周围环境对比度差，导致现有目标检测方法复杂度高、检测效果差、泛化能力弱，以及经典U-Net和U-SegNet忽略了不同目标尺度特征感受野差异等问题，提出了一种基于多尺度上下文注意力U-SegNet(Multi-scale Context Attention U-SegNet，MSCAUSNet)的遥感目标检测新模型。该模型由U-SegNet、多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion,MSFF)和多尺度上下文注意力(Multi-scale Context Attention,MSCA)模块组成，采用MSCA代替U-SegNet中的跳跃连接以融合目标低层特征与高层特征，并通过MSFF和MSCA模块充分捕获多尺度上下文特征，从而显著提升遥感多尺度目标检测性能。在遥感目标图像数据集上的实验结果表明，该模型能够有效检测不同尺度遥感目标，较经典U-Net和U-SegNet的检测精度分别提高了7.94%和5.09%。该模型为遥感目标检测和识别系统提供了技术支持。

来源：2025年第8期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2025年第8期