위성 원격탐사 영상은 해상도가 높고 영상 내 목표의 상대적인 크기가 작기 때문에 탐지 정확도와 실행 속도를 동시에 보장하기 어렵다. 고해상도 원격탐사 영상의 목표 탐지 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 분할과 소형 목표 탐지기를 결합한 탐지 방법을 제안한다. 먼저 슬라이딩 윈도우 방법을 사용해 영상을 여러 개의 서브 이미지로 분할하고, 슬라이딩 보폭은 윈도우 크기보다 약간 작아 각 서브 이미지 간에 일정 중첩이 되도록 하며, 서브 이미지 수를 줄이기 위해 더 큰 분할 윈도우를 사용한다. 이후 서브 이미지를 압축하여 목표 탐지 알고리즘으로 압축된 이미지를 처리해 알고리즘 실행 시간을 줄인다. 마지막으로 탐지 결과를 병합하고 비최대 억제 기법을 적용해 중첩 부분에서 중복 탐지된 목표를 제거한다. 탐지 알고리즘 측면에서는 본 논문이 YOLOv8n을 기반으로 SPD 컨볼루션 커널을 사용해 네트워크 구조를 개선하고, NWD 방법에 기반해 양성 및 음성 샘플 매칭 전략을 조정하며 특성 피라미드 구조를 개선해 작은 목표에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. 이를 통해 더 큰 크기로 압축된 서브 이미지에 대응해 영상 분할 수를 줄이고 탐지 속도를 높일 수 있다. 실험 결과 평균 해상도 4000×4000 차량 탐지 데이터셋에서 본 방법은 평균 정확도 55.7%, 이미지당 평균 계산 시간 약 47.5ms를 기록했으며, 정확도는 YOLOv8n 대비 16%, YOLOv5s 대비 15%, YOLOv6s 대비 7.6% 향상되었다. 본 방법은 실시간화 요구를 충족하며 위성 원격탐사 영상 내 목표를 더 높은 정밀도로 실시간 탐지할 수 있다.

목표 탐지; 원격탐사 영상; YOLOv8 알고리즘; 소형 목표 탐지; 슬라이딩 윈도우 방법