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摘要
工业烟囱排放是城市空气污染的主要因素之一，城市环境质量与烟囱数量成反比。因此，烟囱位置检测对城市环境检测和治理具有积极的影响。在烟囱检测任务中，针对光学遥感图像背景复杂、目标小，存在大量相似对象导致的检测精度低的问题，提出了一种基于CenterNet的检测器P-CenterNet。首先，为了获得更丰富的语义特征，P-CenterNet使用了金字塔卷积取代骨干网络中的普通卷积；其次，并行于骨干网络设计了一个多尺度上下文特征提取模块来保留有助于从背景区域中区分对象区域的低级特征信息；最后，增加了一个卷积块注意力模块进一步提取骨干网络的输出特征，提高检测器对小目标的表达能力。实验使用了DIOR这个大规模的公开数据集来验证模型的有效性，采用线上、线下2种增强手段对数据集进行扩充，增强模型的鲁棒性。结果表明，与Faster-RCNN和YOLOv3这类模型相比，P-CenterNet在检测时间成本相近的情况下，明显提高了检测精度，mAP达到了89.77%。
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