基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 吕晓君1,2,3,4,5; 向伟1,2,4,5 ; 刘云鹏1,2,4,5
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| 刊名 | 计算机应用研究
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| 出版日期 | 2021 |
| 卷号 | 38期号:5页码:1567-1571 |
| 关键词 | 无人机 底层特征 深度学习 小目标检测 |
| ISSN号 | 1001-3695 |
| 其他题名 | Small object detection algorithm on UAV aerial images based on enhanced lower feature |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 针对无人机航拍图像小目标检测整体精度低、漏检误检的问题，提出了一种新的基于强化底层特征的多尺度小目标检测方法。该方法以Faster-Rcnn-Resnet-50-Fpn网络为基础模型，首先，设计提出了新的Detnet-59特征提取网络，其次，设计了扁平的Flat-FPN特征融合网络来提高强化底层特征，最后通过引入soft-nms解决小目标重叠问题。所提出的算法在VOC2007和VisDrone2019数据集上进行仿真实验测试，在时间消耗提升不大于2%的情况下，mAP较基础模型提高了约11%，并且检测精度也优于现阶段的常用算法。实验结果表明，该算法在保证实时性的同时可以有效提高小目标检测精度。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6967399 |
| 资助机构 | 中国科学院科技创新重点基金资助项目(Y8K4160401) |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27892]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
| 通讯作者 | 吕晓君 |
| 作者单位 | 1.中国科学院光电信息处理重点实验室 2.辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 3.中国科学院大学 4.中国科学院沈阳自动化研究所 5.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吕晓君,向伟,刘云鹏. 基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法[J]. 计算机应用研究,2021,38(5):1567-1571. |
| APA | 吕晓君,向伟,&刘云鹏.(2021).基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法.计算机应用研究,38(5),1567-1571. |
| MLA | 吕晓君,et al."基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法".计算机应用研究 38.5(2021):1567-1571. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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