本发明公开一种针对低照度下失效卫星小部件的目标检测方法，属于深度学习和目标检测领域。首先针对失效卫星部件中的小部件问题，设计了一种基于改进Faster R‑CNN的目标检测网络，该网络分别优化设计主干网络、区域建议网络和池化层来提高网络对小目标部件的检测精度。接着，利用建立的失效卫星部件数据集进行目标检测模型训练。然后，针对空间中的低照度问题，给出一种基于亮度模型和主成分分析的图像增强方法，克服了亮度不规则引起的局部过度增强问题。最后，将增强后的图像输入到训练好的模型中进行检测，并通过平均精度、小目标平均精度以及推理速度进行结果评价。本发明可以实现低照度空间条件下的失效卫星部件的高精度检测。
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来源：北方有色网
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