基于改进RT-DETR的遥感影像林火烟雾检测

摘要

针对遥感影像中森林火焰烟雾检测任务存在的多尺度特征差异显著、复杂背景干扰严重以及小目标漏检等问题，本文提出一种基于改进RT-DETR的森林火焰烟雾目标检测方法.该方法引入特征调制融合模块，强化多尺度跨层级特征的有效融合；设计轻量化瓶颈结构，实现空间语义特征与局部细节特征之间的信息交互；同时，添加P2小目标检测层，增强模型对小目标火焰图像局部特征信息的关注程度.实验结果表明，本文算法参数量降低7.40%、精确率提升1.07%、召回率提升3.58%、平均精度均值mAP50、mAP50-95分别提升3.49%、1.12%,同时，F1分数从0.799 3提升至0.824 0,能更好满足森林火焰、烟雾等复杂场景下小目标的检测定位需求.

关键词

遥感影像 / 火焰烟雾检测 / 多尺度特征 / 分组重排卷积 / 特征调制融合 / RT-DETR