La detección y reconocimiento de objetivos de barcos en imágenes de teledetección satelital tiene un importante valor aplicado en ámbitos como la vigilancia marítima, la gestión del transporte y el reconocimiento militar. Sin embargo, los conjuntos de datos existentes presentan limitaciones en cuanto a escala, diversidad y granularidad fina, lo que ralentiza considerablemente el desarrollo de este campo. Para superar este cuello de botella, este artículo construyó un conjunto de datos de detección de instancias de barcos a gran escala y granularidad fina llamado LAFI (LArge-scale FIne-grained Ship Instance Detection), y basándose en un modelo de difusión estable, construyó además un conjunto de datos de detección de objetivos de barcos a nivel de millones llamado LAFI-Diffusion. Este estudio realiza las siguientes contribuciones innovadoras: (1) LAFI es actualmente el conjunto de datos públicos de barcos más grande y con más tipos, que contiene 8000 imágenes de teledetección de alta resolución, 49 tipos de barcos y 48717 instancias etiquetadas con precisión; (2) utilizando un modelo de difusión controlable, bajo la guía de indicaciones textuales barco-océano, se generan millones de imágenes sintéticas bajo diferentes condiciones marítimas, meteorológicas y temporales, apoyando el preentrenamiento de modelos de detección de objetivos, mejorando significativamente la capacidad de generalización del modelo en escenarios marítimos complejos, a la vez que reduce las interferencias ambientales. Finalmente, sobre la base del conjunto de datos LAFI, este artículo evaluó sistemáticamente siete algoritmos principales de detección con cuadros dirigidos, proporcionando una referencia importante para futuras investigaciones.

imágenes de teledetección; detección de objetivos de barcos; conjunto de datos; modelo de difusión; generación de datos sintéticos; reconocimiento de gran detalle; cajas delimitadoras dirigidas; aumento de datos