熱紅外對光照變化不敏感,在弱光、無光等條件下可以有效成像。同時,可見光在霧霾天氣中沒有穿透力,但熱紅外在雨、雪、霧霾等天氣條件下有一定的成像能力,利用熱紅外成像數(shù)據(jù)進行目標檢測任務(wù),可以彌補可見光數(shù)據(jù)的短板。因此,結(jié)合熱紅外成像技術(shù)的優(yōu)勢和無人機系統(tǒng)的靈活機動性構(gòu)建針對地面人員的目標檢測模型,可以讓無人機遙感在夜晚、弱光、極端天氣等條件下服務(wù)于搜救、追捕、安全防控等領(lǐng)域并發(fā)揮顯著作用。然而,目前利用無人機熱紅外遙感數(shù)據(jù)進行地面人員檢測存在諸多問題,如:（1）地面人員所占像元較少,導(dǎo)致通用目標檢測模型無法準確的識別無人機視角下的小目標;（2）目標與背景溫差較小時紋理差異不明顯,導(dǎo)致目標逐漸與背景融為一體,檢測器無法準確檢測到目標;（3）無人機所攜帶的傳感器在不同飛行姿態(tài)、不同擺掃模式下所獲得的目標差異較大;（4）無針對上述問題公開的無人機熱紅外遙感數(shù)據(jù)集發(fā)布。針對上述問題,本文主要研究工作如下:（1）建立了一個新的無人機熱紅外遙感目標檢測數(shù)據(jù)集——UAV-IRDet3500。采用大疆M600 Pro六旋翼無人機以及FLIR公司的Vue Pro R紅外熱像儀集成了一套可靠的無人機熱紅外遙感... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展與現(xiàn)狀
        1.2.1 無人機遙感
        1.2.2 熱紅外目標檢測
    1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 熱紅外目標檢測理論方法
    2.1 經(jīng)典熱紅外目標檢測算法
        2.1.1 傳統(tǒng)特征提取
        2.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取
    2.2 深度學(xué)習(xí)目標檢測算法核心理論
        2.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 激活函數(shù)
        2.2.3 目標函數(shù)
        2.2.4 反向傳播
        2.2.5 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化
    2.3 本章小結(jié)
第三章 UAV-IRDet3500 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
    3.1 無人機熱紅外遙感平臺集成
    3.2 野外數(shù)據(jù)采集
    3.3 校園數(shù)據(jù)采集
    3.4 UAV-IRDet3500 數(shù)據(jù)集制作
    3.5 UAV-IRDet3500 數(shù)據(jù)特點分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 UAV-IRDetNet模型設(shè)計與模塊測試
    4.1 無人機熱紅外遙感檢測模型構(gòu)建框架
    4.2 模塊測試評價指標
    4.3 特征提取骨架網(wǎng)絡(luò)
        4.3.1 骨架網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        4.3.2 骨架網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建結(jié)果分析
    4.4 特征金字塔網(wǎng)絡(luò)
        4.4.1 特征金字塔構(gòu)建
        4.4.2 特征金字塔構(gòu)建結(jié)果分析
    4.5 回歸網(wǎng)絡(luò)
        4.5.1 置信度網(wǎng)絡(luò)分支
        4.5.2 邊界框網(wǎng)絡(luò)分支
    4.6 損失函數(shù)
        4.6.1 損失函數(shù)構(gòu)建
        4.6.2 損失函數(shù)構(gòu)建結(jié)果分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 UAV-IRDetNet模型整體測試及對比分析
    5.1 UAV-IRDetNet模型整體測試
    5.2 UAV-IRDetNet模型與傳統(tǒng)目標檢測算法對比
        5.2.1 傳統(tǒng)目標檢測算法特征類間方差分析
        5.2.2 傳統(tǒng)目標檢測算法特征匹配分析
    5.3 UAV-IRDetNet模型與通用目標檢測算法對比
    5.4 UAV-IRDetNet模型與紅外目標檢測算法對比
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：2993165