第3期 基于改进YOLOv8的卫星下的船舰检测算法与系统实现
该船舰在卫星监测下的精确识别对其海洋资源管理和海上安全具有重要意义，在军事战略规划中也发挥着不可替代的作用。然而传统的基于人工判读的卫星图像分析技术不仅耗费时间和精力而且容易受到主观因素的影响可能导致误判与遗漏。而基于改进型YOLOv8算法实现的卫星图像下船舰探测技术则通过深度学习手段实现了对海量数据的快速处理能力并能准确识别各类船舶目标并通过优化网络架构进一步提升了探测精度与速度从而实现了对船舶与背景环境的有效区分为此研究开发了一套基于该改进算法构建的信息系统该系统能够持续监控接收来自卫星的数据并对船舶进行实时探测追踪当发现异常情况时能及时触发警报机制从而为相关部门提供决策依据显著提升了海洋资源管理效率以及海上安全水平的同时也为建设更加智能可靠的海洋监测体系奠定了基础促进了海洋经济发展和国家安全水平的整体提升
基于改进YOLOv8的卫星下的船舰检测算法
在海洋监测领域内，在全球范围内实现对卫星图像中的船舶与舰船的精准探测至关重要。船舶与舰船在广阔的海洋环境中活动自如，在复杂的环境背景下面临着多维度挑战：包括受到海面波动、雾天遮蔽、太阳反射以及复杂气象条件的影响等多重干扰因素；加之船舶种类繁多、尺度差异显著且呈现姿态各异等问题；这些因素共同导致了高难度的探测任务。精确且及时地识别出各类状态与类型船舶对于掌握海上动态、预防海上事故以及执行军事行动等均具有重要意义；然而目前传统卫星遥感技术仍面临诸多局限性：首先是图像背景复杂且噪声污染严重；其次是目标物体（船舶）所占比例较小；最后是传统算法难以应对这些问题而导致识别精度不高出现误判漏检等问题
针对当前的技术瓶颈
为全面评估所提算法与系统的性能表现, 我们经过精心设计实施了一系列严谨消融实验以及系统对比实验. 消融实验通过深入分析 CBAM 模块在整个算法体系中的作用机理, 经过逐步分解验证了其在优化特征提取效率以及提升检测精度方面的关键作用; 而对比实验则将改进后的算法与多种经典船舰检测算法在相同卫星图像检测环境下进行了全面的系统对比, 实验结果明确显示: 基于改进 YOLOv8+CBAM 的算法在检测精度、召回率以及平均精度均值等关键指标上均优于传统方法, 充分证明了该算法在卫星平台下的船舰检测实际应用中的显著优势. 所构建的检测系统在实际场景测试中展现出卓越的应用效能以及广泛的适用前景, 为海洋监测技术提供了强有力的技术支撑.
1.检测算法研究与优化
传统的卫星图像下的船舰探测手段主要依赖于两种途径：一是人工视觉检查；二是基于特征匹配的算法处理。在人工分析过程中由于工作量巨大 在处理复杂多样的卫星图像时投入大量的人力资源 这种做法存在明显的缺陷和局限性。一方面 覆盖面积广阔的海洋区域使得收集的数据数量庞大 但当前的技术难以实现快速准确的数据处理 这一现状严重制约着对海上动态进行实时监测的能力 尤其是在局势瞬息万变的情况下 更加凸显出这种做法的不足之处 即使先进的技术也无法弥补这一缺陷 另一方面 现有的数据处理技术往往受制于人的主观判断 不同的专业人员对于如何识别船只可能存在不同的标准 这种主观差异会导致无法准确识别模糊不清的目标 或者出现误判的情况 这就使得整个系统的可靠性受到影响
在深度学习技术快速发展的背景下，在全球范围内的人们面临着如何高效完成各种目标检测任务的需求驱动下
YOLOv8网络结构
为了满足对检测性能和实时性高要求的应用需求，在本研究中我们基于YOLOv8构建了一种单阶段目标检测算法作为研究的基础。该算法通过Yunet架构实现了端到端的目标检测流程，在保持较低计算复杂度的同时实现了较高的目标检测精度，在同类算法中表现突出。本文深入分析了现有目标检测技术的特点与局限性，并在此基础上进行了优化改进工作
CBAM混合注意力机制
MAM混合注意力机制模块（简称CBAM）是一种轻量型卷积注意力模组，在2018年被提出，并能够无缝嵌入到各种神经网络架构中以提升性能。该模组包含通道注意力组件与空间注意力组件两部分结构。首先，在通道注意力组件中，输入特征图经过全局平均池化与全局最大池化运算进行特征提取与压缩处理，并通过三层感知器构建共享权重网络实现降维与升维过程；随后利用Sigmoid激活函数获得新的特征表示。接着，在空间注意力组件中，则通过执行通道最大池化与平均池化操作对输入特征图进行特征提取，并将获取到的新特征图进行合并处理；最终经过卷积层与Sigmoid激活函数的作用得到最终的空间关注特征图。将两个子组件提取的特征依次融合于通道维度与空间维度上，在保证高层语义信息丰富性的前提下实现了对目标区域的关注度提升以及无用信息的有效抑制。
2.实验分析
实验数据集
本研究基于公开可用的数据集ShipDataset开展实验分析。具体信息可通过图中展示。本文选取了共计2582幅船舰相关图片，并均为640x640像素分辨率的照片。这些图片涵盖了不同角度和方向的卫星照片样本。随后采用在线标注工具MakeSense对图片进行标记，并将所有标记后的图片分为三个类别：训练集包含2066幅图片、验证集和测试各提供258幅图片。
实验参数设置
在Window系统环境下进行本实验研究，在PyTorch 2.5.1框架下使用Python 3.9.0作为编程语言，并配备NVIDIA GeForce RTX 4060显卡及其对应的CUDA 12.6版本运行模型训练过程。具体设置包括将批处理大小BatchSize设定为32，在总共100个训练周期内完成模型训练，并将初始学习率设置为0.01；同时设置动量参数因子为0.937以加速收敛，并将优化器权重衰减系数设为0.0005以防止过拟合问题。
实验评价指标
本研究采用的评估指标涉及综合精确率Precision与召回率Recall的F1-Score、平均精度均值mAP、计算量GFLOPs以及模型尺寸Model Size等多个方面。其中mAP代表的是IoU阈值设置为0.5时的具体数值。具体计算公式如下。
在公式中定义：TP表示真实正例与虚假正例之间的差异性指标；FP表示虚假正例与真实负例之间的差异性指标；FN表示虚假负例与真实正例之间的差异性指标；同时AP代表平均准确度；P代表精确度；R代表召回率
实验结果图
训练损失 验证损失 精度
GPU
F1
PR曲线
效果图
3.检测系统
