Ante el problema de baja precisión en la detección de objetivos de aviones en imágenes de teledetección en color debido al pequeño tamaño de los objetivos, la distribución densa y el fondo complejo, se propone un algoritmo mejorado de detección de objetivos de aviones en cualquier dirección en imágenes de teledetección en color sin puntos de anclaje. Se utiliza BBAVectors como modelo base, con ResNet50 como red principal para la extracción de características, y tras la red piramidal de características FPN se añade un módulo PANet de extensión de ruta de arriba hacia abajo para acortar la ruta de la información y fortalecer la pirámide de características con información precisa de localización de bajo nivel. Además, se introduce un módulo CBAM de mecanismo de atención, que mediante la supresión de ruido y el realce de características de los objetivos mejora la precisión de la detección de aviones en entornos complejos. Se realizan experimentos de ablación y comparación sobre el conjunto de datos DOTA, utilizando DOTA_devkit para recortar el conjunto de datos en proporciones de 0.5 y 1, mejorando así la precisión del modelo. El modelo mejorado alcanza una precisión de detección del 90.35 % en el conjunto de prueba de imágenes de teledetección en color. En comparación con el modelo original, la precisión de detección se incrementa en un 0.82 %. Los resultados experimentales demuestran que este método tiene un mejor rendimiento en la tarea de detección de aviones en imágenes de teledetección en color.

detección de objetivos de aviones;dirección cualquiera;sin puntos de anclaje;extensión de ruta;mecanismo de atención