在遙感探測(cè)領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境條件下機(jī)場(chǎng)跑道類地物目標(biāo)和輪廓的精確檢測(cè)具有重要意義。以YOLOv3為代表的主流深度學(xué)習(xí)算法在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著的成績(jī),但該方法只能以矩形框給出目標(biāo)的粗略位置,檢測(cè)結(jié)果具有一定的背景區(qū)域且無法準(zhǔn)確得到角點(diǎn)位置。針對(duì)以上問題,提出一種基于典型幾何形狀精確回歸的機(jī)場(chǎng)跑道檢測(cè)方法。綜合利用典型四邊形角點(diǎn)回歸策略、四邊形錨框機(jī)制、四邊形的非極大值抑制模塊以及目標(biāo)幾何拓?fù)潢P(guān)系,通過網(wǎng)絡(luò)的輕量化設(shè)計(jì)和模型壓縮,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)在仿射畸變下成像特征的學(xué)習(xí),能夠快速預(yù)測(cè)目標(biāo)的角點(diǎn)坐標(biāo),并以目標(biāo)的四邊形輪廓給出其位置。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具備機(jī)場(chǎng)跑道目標(biāo)類型區(qū)分和輪廓提取的功能,有效地解決了實(shí)際應(yīng)用中的目標(biāo)精確定位難題;在不損失精度基礎(chǔ)上網(wǎng)絡(luò)經(jīng)壓縮后較壓縮前的檢測(cè)速度提高了1倍,大幅提升了自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和高效性。 

【文章來源】：兵工學(xué)報(bào). 2020,41(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【圖文】：

四邊形錨框生成圖

4)連接點(diǎn)1、3和點(diǎn)2、4得到兩條線，比較它們的斜率，取大斜率線上的x值較小點(diǎn)作為新的點(diǎn)1，剩下的點(diǎn)按照前3步的方法依次確定，這樣就唯一確定了這4點(diǎn)的順序。算法按照上述協(xié)議對(duì)標(biāo)簽中四邊形的角點(diǎn)進(jìn)行讀取，輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反饋訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)便可以學(xué)習(xí)到四邊形的順序。在推理時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可以利用學(xué)習(xí)到的這一知識(shí)直接回歸出帶有順序的角點(diǎn)坐標(biāo)。

然而，兩個(gè)四邊形框的交集和并集很難用幾何公式進(jìn)行計(jì)算。針對(duì)該問題，本節(jié)通過統(tǒng)計(jì)學(xué)上著名的蒙特卡洛算法來快速準(zhǔn)確地計(jì)算兩個(gè)四邊形的交集和并集，該方法適合并行運(yùn)算，可有效地提高算法的計(jì)算效率。算法的原理簡(jiǎn)圖如圖4所示。圖4 四邊形Io U計(jì)算方法原理圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)SSD的艦船目標(biāo)精細(xì)化檢測(cè)方法[J]. 梁杰,李磊,周紅麗.  導(dǎo)航定位與授時(shí). 2019(05)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像遮擋干擾檢測(cè)方法[J]. 梁杰,李磊,任君,齊航,周紅麗.  兵工學(xué)報(bào). 2019(07)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的跑道前視紅外圖像輪廓線提取[J]. 袁雷,程岳,牛文生,羅午陽.  電訊技術(shù). 2019(02)
[4]基于直線和區(qū)域顯著性融合機(jī)制的機(jī)場(chǎng)檢測(cè)[J]. 潘治鴻,竇浩,劉迪,田金文.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(08)
[5]改進(jìn)區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)場(chǎng)檢測(cè)方法[J]. 朱明明,許悅雷,馬時(shí)平,唐紅,辛鵬,馬紅強(qiáng).  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(07)
[6]區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自適應(yīng)池化網(wǎng)絡(luò)的機(jī)場(chǎng)檢測(cè)[J]. 辛鵬,許悅雷,馬時(shí)平,李帥,呂超.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[7]遙感圖像中的機(jī)場(chǎng)跑道檢測(cè)算法[J]. 艾淑芳,閆鈞華,李大雷,許俊峰,沈靜.  電光與控制. 2017(02)



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