發(fā)布時(shí)間：2021-10-11 18:37

　　無人機(jī)擁有空中視野良好,可監(jiān)測(cè)范圍廣等優(yōu)勢(shì),被廣泛地應(yīng)用于實(shí)際的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中,由于無人機(jī)距離地面較遠(yuǎn),任務(wù)中頻繁出現(xiàn)小型目標(biāo)檢測(cè)效果不佳,虛檢率和漏檢率較高的情況。針對(duì)以上問題,提出一種改進(jìn)的無人機(jī)對(duì)地小目標(biāo)識(shí)別方法。本文基于YOLOV3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),首先建立一個(gè)無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)集,并使用維度聚類方法設(shè)計(jì)合適的錨框,其次將廣義交并比應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的坐標(biāo)損失函數(shù)中,替代原本的和方差損失,最后將YOLOV3網(wǎng)絡(luò)4倍降采樣特征圖與經(jīng)過上采樣的8倍降采樣特征圖進(jìn)行拼接,建立新的4倍降采樣的目標(biāo)檢測(cè)層。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于YOLOV3,應(yīng)用廣義交并比的網(wǎng)絡(luò)的平均精確度均值提高了3.4%,應(yīng)用改進(jìn)的YOLOV3網(wǎng)絡(luò)平均精確率均值提高了8.2%,其中行人類小目標(biāo)的平均精確率提高了10.2%,改進(jìn)的檢測(cè)方法對(duì)無人機(jī)平臺(tái)下的小目標(biāo)檢測(cè)效果有所提升。 

【文章來源】：電子設(shè)計(jì)工程. 2020,28(12)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

測(cè)試集檢測(cè)結(jié)果

無人機(jī)室外檢測(cè)結(jié)果

YOLOV3的網(wǎng)絡(luò)主干Darknet53共包含53個(gè)卷積層（不包含殘差結(jié)構(gòu)中的2個(gè)卷積層），大大提升了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性；YOLOV3在目標(biāo)檢測(cè)結(jié)構(gòu)中引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進(jìn)行多尺度檢測(cè)[9],Darknet53共進(jìn)行5次2倍下采樣操作，在8倍、16倍和32倍下采樣處輸出3個(gè)不同尺寸的特征圖，高層特征圖經(jīng)過上采樣后與低層特征圖進(jìn)行融合，在3個(gè)尺度上劃分S×S的單元格，分別進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；與多尺度檢測(cè)相適應(yīng)，YOLOV3為每個(gè)尺度預(yù)先設(shè)定3個(gè)錨框，一共使用9個(gè)錨框。2 目標(biāo)檢測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]無人機(jī)作戰(zhàn)平臺(tái)的智能目標(biāo)識(shí)別方法[J]. 呂攀飛,王曙光.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(07)
[5]基于YOLO網(wǎng)絡(luò)模型的異常行為檢測(cè)方法研究[J]. 劉雪奇,孫勝利.  電子設(shè)計(jì)工程. 2018(20)
[6]無人機(jī)航拍視頻中的車輛檢測(cè)方法[J]. 王素琴,施文豪,李兆歆,毛天露.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(07)
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[8]基于YOLO v2的無人機(jī)航拍圖像定位研究[J]. 魏湧明,全吉成,侯宇青陽.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2017(11)

博士論文
[1]固定翼無人機(jī)地面車輛目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤[D]. 李大偉.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心) 2017

碩士論文
[1]基于無人機(jī)視覺的輸電線路安全距離巡檢系統(tǒng)研究[D]. 李棟.廣西大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3431047