电子测量技术

作者：陈辉，王新蕾

单位：1.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044;2.无锡学院电子信息工程学院 无锡 214105

关键词：遥感图像;RT-DETR;小目标检测;特征融合;多尺度

基金：国家自然科学基金(62204172)资助

针对遥感图像目标检测中目标分布密集、背景复杂和小目标众多等问题导致检测效果不佳。本文提出一种基于RT-DETR的RSD-DETR遥感图像目标检测算法。首先，设计了轻量级多尺度特征提取Faster-CGLU模块，将门控机制和部分卷积融合，优化局部和全局特征信息的聚合，同时减少计算冗余。其次，结合级联分组注意力(CGA)构建CGA-AIFI模块，以在抑制非相关背景信息的同时关注关键特征区域，增强模型与目标特征的交互能力。最后，设计跨尺度动态特征融合(CS-DFFM)结构，通过动态尺度序列特征融合(DySSFF)模块和三重特征编码器(TFE)模块，对多尺度特征图进行尺寸对齐和动态融合，防止上下采样导致的小目标特征信息丢失，增强了网络多尺度特征融合能力。实验结果表明，在SIMD和DOTA-v1.0数据集上，所提算法在参数量较基线模型降低22.11%的情况下，平均精度均值(mAP0.5)分别达到了79.9%和86.8%，较基线模型分别提高了2.5%和1.7%，模型实时性也得到了提高。检测效果优于其他经典模型，具有卓越的性能。

来源：2026年第4期

《电子测量技术》期刊编辑部

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