模型与方法 | 浏览量:580下载量:3029CSCD:0

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    • 融合改进Retinex图像增强与自适应标签分配的遥感目标检测

    • Remote sensing target detection by fusing improved retinex image enhancement and adaptive label assignment

    • “研究人员改进YOLOv9检测器，开发高效准确的遥感图像旋转目标检测器RSO-YOLO，综合检测精度达81.1% mAP位居第一，兼顾速度与准确性，为海事监测、城市管理等遥感场景提供工程落地方案。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        沈阳工业大学 人工智能学院, 沈阳 110023

      • 邮箱：huanghu@smail.sut.edu.cn
      • 简介：黄虎，研究方向为机器视觉与图像处理。E-mail： huanghu@smail.sut.edu.cn

      黄虎

      1，
      • 机构：

        沈阳工业大学 人工智能学院, 沈阳 110023

        沈阳美行科技股份有限公司, 沈阳 110169

      郑虎男

      12，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        沈阳工业大学 人工智能学院, 沈阳 110023

      • 邮箱：TangFei@sut.edu.cn
      • 简介：唐非，研究方向为复杂系统建模与算法优化、大数据分析。E-mail： TangFei@sut.edu.cn

      唐非

      1 * ，
      • 机构：

        沈阳工业大学 人工智能学院, 沈阳 110023

      李称意

      1
    • 2025年29卷第9期 页码：2823-2840  

    • DOI：10.11834/jrs.20254153    

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郑虎男 沈阳工业大学 人工智能学院;沈阳美行科技有限公司
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陈思航 中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学
于丽君 中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学
朱建峰 中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学
陈婕 中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院大学

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