無(wú)人機(jī)在進(jìn)行安防偵測(cè)任務(wù)時(shí),需要對(duì)目標(biāo)人臉進(jìn)行驗(yàn)證以及追蹤,因此快速而準(zhǔn)確的人臉檢測(cè)是無(wú)人機(jī)平臺(tái)下相關(guān)人臉任務(wù)的基礎(chǔ)。本文以解決基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的前下視人臉檢測(cè)問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn),進(jìn)行了一系列相關(guān)工作。首先,本文構(gòu)建了基于無(wú)人機(jī)前下視角的人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)集,對(duì)比了主流人臉檢測(cè)算法在該數(shù)據(jù)集上的效果,并分析了無(wú)人機(jī)前下視角下人臉檢測(cè)問(wèn)題的特點(diǎn)以及難點(diǎn)�；跓o(wú)人機(jī)前下視角下人臉檢測(cè)任務(wù)中小尺度人臉較多以及背景部分比例相對(duì)較高的特點(diǎn),本文提出了改進(jìn)的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)人臉檢測(cè)算法,包括了融合多層信息的單步式潛在目標(biāo)區(qū)域產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)絡(luò)的不同層上分別快速預(yù)測(cè)不同尺度的人臉框。同時(shí)改進(jìn)了對(duì)于重疊人臉框的處理策略,提升了網(wǎng)絡(luò)對(duì)于高度重疊人臉的檢測(cè)能力。隨后,使用更加有效的分類(lèi)損失函數(shù)處理人臉檢測(cè)問(wèn)題中的人臉?lè)诸?lèi)任務(wù),有效提高了算法在無(wú)人機(jī)前下視角下的人臉檢測(cè)準(zhǔn)確率。隨后,針對(duì)無(wú)人機(jī)前下視角下的人臉具有豐富的人體上下文信息的特點(diǎn),本文將人體上下文信息引入到級(jí)聯(lián)型人臉檢測(cè)框架的目標(biāo)區(qū)域產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)以及調(diào)整輸出網(wǎng)絡(luò)中;此外,為了提升網(wǎng)絡(luò)效率,將注意力機(jī)制作為監(jiān)督信號(hào)引入到級(jí)聯(lián)型人臉檢測(cè)算法的各個(gè)階段,高亮對(duì)于無(wú)人機(jī)前下視角人臉檢... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

無(wú)人機(jī)打擊罪犯模擬場(chǎng)景流程

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文圖 1-1 無(wú)人機(jī)打擊罪犯模擬場(chǎng)景流程[2]人臉檢測(cè)任務(wù)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)任務(wù)，同時(shí)也是在實(shí)際應(yīng)用上落地最成功的任務(wù)，準(zhǔn)確的人臉檢測(cè)的結(jié)果是人臉對(duì)齊[3]、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位[4]以及人臉識(shí)別任務(wù)[5]的重要基礎(chǔ)，如圖 1-2 所示。解決各種場(chǎng)景下的人臉檢測(cè)的問(wèn)題，將人臉檢測(cè)任務(wù)做得更快更準(zhǔn)一直是學(xué)術(shù)界以及工業(yè)界的重要目標(biāo)。隨著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的到來(lái)，人臉檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)取得了喜人的結(jié)果，在很多應(yīng)用場(chǎng)景下也達(dá)到了實(shí)用的水準(zhǔn)[6]。

度、光線以及遮擋情況，數(shù)據(jù)集又按照檢測(cè)的難度被劃分為 Easy、M 三部分，這樣的劃分對(duì)于分析人臉檢測(cè)器的性能具有非常重要的意義無(wú)人機(jī)前下視角的人臉數(shù)據(jù)采集采集設(shè)備及工具據(jù)集采集設(shè)備主要是中國(guó)大疆創(chuàng)新有限公司旗下的 MavicPro 系列便如圖 2-1 所示。Mavic Pro 便攜折疊式飛行器配備前視和下視視覺(jué)系行、智能跟隨等功能，并可自動(dòng)返航以及在室外穩(wěn)定懸停、飛行。三拍攝 4K 超高清視頻與 1200 萬(wàn)像素照片。最大飛行速度 65km/h，最 分鐘。遙控器內(nèi)置高清圖傳地面端，與飛行器機(jī)身內(nèi)置的機(jī)載端配合 4 App 在移動(dòng)設(shè)備上實(shí)時(shí)顯示高清畫(huà)面，穩(wěn)定傳輸最高 1080p 圖像以

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于TINY-YOLO的嵌入式人臉檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 游忍,周春燕,劉明華,邵延華,展華益.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2019(03)

碩士論文
[1]基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的人臉識(shí)別研究[D]. 李艷陽(yáng).杭州電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3286588