As imagens de sensoriamento remoto por satélite possuem alta resolução e os alvos têm tamanho relativo pequeno na imagem, tornando difícil garantir simultaneamente a precisão da detecção e a velocidade de execução. Para resolver o problema da detecção de alvos em imagens de sensoriamento remoto de alta resolução, este artigo propõe um método de detecção que combina segmentação por janela deslizante e detector de pequenos alvos. Primeiro, utiliza-se o método de janela deslizante para segmentar a imagem em várias subimagens, com o passo de deslizamento ligeiramente menor que o tamanho da janela para que cada subimagem tenha certa sobreposição, adotando-se uma janela de segmentação maior para reduzir o número de subimagens. Em seguida, as subimagens são comprimidas, e o algoritmo de detecção de alvos processa as imagens comprimidas, reduzindo o tempo de execução do algoritmo. Por fim, os resultados da detecção são fundidos e é utilizada uma estratégia de supressão não máxima para eliminar alvos detectados repetidamente nas áreas sobrepostas. No que diz respeito ao algoritmo de detecção, este artigo baseia-se no YOLOv8n, melhora a estrutura da rede usando núcleos de convolução SPD, ajusta a estratégia de correspondência de amostras positivas e negativas com base no método NWD e melhora a estrutura da pirâmide de características para aprimorar o desempenho na detecção de pequenos alvos, permitindo que o algoritmo se adapte a subimagens comprimidas de tamanho maior para reduzir a quantidade de segmentação da imagem e aumentar a velocidade de detecção. Os experimentos mostram que, em um conjunto de dados de detecção de veículos com resolução média de imagem de 4000×4000, o método apresenta precisão média de detecção de alvos de 55,7%, tempo médio de cálculo por imagem de aproximadamente 47,5 ms, precisão 16% maior que YOLOv8n, 15% maior que YOLOv5s e 7,6% maior que YOLOv6s. A eficiência operacional do método atende aos requisitos em tempo real, podendo detectar alvos em imagens de sensoriamento remoto por satélite com maior precisão em tempo real.

Detecção de alvos; imagens de sensoriamento remoto; algoritmo YOLOv8; detecção de pequenos alvos; método de janela deslizante