基于显著性先验和金字塔转换机制的Trans-Sal Det小目标油井检测模型

摘要

为解决复杂地表环境与背景干扰条件下的油田遥感影像中油井小目标难以准确识别的问题，提出一种融合显著性先验与金字塔转换机制的Trans-Sal Det小目标油井检测模型。构建基于Tiny-U-Net的显著性生成模块，获取高分辨率显著性图，突出潜在油井区域并抑制冗余背景信息；将显著性图与原始遥感影像进行通道级拼接，输入金字塔式Transformer编码器，采用多尺度窗口自注意力机制，实现跨层特征建模，有效融合底层细节信息与高层语义特征；引入交叉尺度特征融合策略，增强模型对不同尺度油井目标的表征能力。在典型油田遥感数据集上开展对比与消融实验，对模型性能进行验证。结果表明：Trans-Sal Det小目标油井检测模型在复杂背景、遮挡及低对比度场景下表现出更优的小目标检测能力，目标召回率与检测精度显著优于其他方法的。引入显著性先验可以有效引导注意力聚焦关键区域，提升Transformer对小目标的感知能力。该结果为油田自动化遥感检测与智能监测提供高效和可行的技术路径。

关键词

显著性先验 / 金字塔转换机制 / 交叉尺度融合 / 油井检测 / 动态显著性 / Transformer / 小目标检测