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陨石坑是月球表面最典型且普遍的地形地貌特征和地质结构。实时陨石坑检测可用于实现自主着陆、航天器和月球车导航等任务。现有的月球陨石坑检测算法需要繁杂的后期处理,难以满足实时陨石坑检测需求。为此,本文提出一种用于检测月球多尺度陨石坑的新方法,C-Moon-Net。该方法首次基于CenterNet网络对月球数字高程模型(DEM)的图像数据集进行训练和测试。首先,随机裁剪和处理全月DEM图像来生成适用于CenterNet网络的数据集。其次,使用可以加快模型收敛速度的基本损失计算方法来训练模型。最后,基于测试集进行实验来评估训练模型的有效性。其实验结果表明,与现有的陨石坑检测方法相比,C-Moon-Net的检测速度提升了201倍,检测精度提升11.5%;本文方法可以对多种尺度的陨石坑进行精确检测,具有强鲁棒性的特点。  相似文献   
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