作者：
李翔1,2， TE Rigen1,2， 趙宇恆1,2， 陳文濤1,2， 徐國成3
作者單位：
1.長光衛星技術有限公司***， 吉林， 長春 130000;
2.吉林省衛星遙感應用技術重點實驗室， 吉林 長春 130000;
3.吉林大學 材料科學與工程學院， 吉林 長春 130000
總結：
* 作為一種重要的戰略物資，它在中國經濟、軍事等諸多領域都發揮著重要作用。 該文提出一種多尺度自適應YOLO（MSA-YOLO）演算法，在YOLO4演算法的基礎上進行優化，並基於吉林一號光學遙感衛星影像遙感影像資料集進行實驗，對特定監測區域內的儲油罐進行識別和分類。 該演算法的優化包括：為簡化儲油罐監控模型，保證模型效率，對YOLOV4網路結構中的多尺度識別模組進行修整; 採用K-means++聚類演算法選擇初始錨坐標系，加速模型收斂。 使用基於 CIOU-NMS 的優化，進一步提高推理速度和準確性。 實驗結果表明，MSA-YOLO模型的引數數量減少了25個84%；模型尺寸減少 6213%；在Tesla V100的GPU環境下，模型的訓練速度提公升了6 s，推理速度提公升了1576 f/s；平均精度為 9565%。同時，MSA-YOLO演算法在多種通用目標識別演算法的對比實驗中效率更高。 MSA-YOLO演算法對儲油罐的準確、實時識別具有普遍的可行性，可為能源領域的遙感資料提供技術參考。
介紹：
近年來，隨著高解像度光學衛星遙感影象處理技術的快速發展，基於遙感影象的目標識別取得了大量成果。 其中，地表自然或人造物體的識別一直是從業者關注的重點之一。 儲油罐是石油、天然氣等石油化工行業使用的裝置，用於儲存環境溫度下的液態或其他化工產品或其他化工產品的液態。 根據儲油罐用途的不同，分為固定頂式和外浮頂式。 利用遙感影像的太陽高度角和內部陰影引數，可以估算出外置浮頂儲油罐的滿載燃油率，並通過全燃油率資料在能源模型中進行回歸分析，不僅可以為能源交易機構提供參考， 同時也對我國的採購和儲存起著指導作用。在上述工作中，首要任務是實現高解像度遙感影像中固定頂板和浮頂儲油罐的高效識別和分類。
文章**：《電子技術應用》雜誌10月刊，**pdf
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