利用無人機航拍獲取目標(biāo)場景影像信息的方式,具有可低空作業(yè)、覆蓋面積廣、機動性強、效率高、不受地勢環(huán)境阻礙等優(yōu)點,廣泛應(yīng)用于軍民用領(lǐng)域,軍事領(lǐng)域包括威脅目標(biāo)空中監(jiān)視、目標(biāo)搜索、目標(biāo)打擊,民用領(lǐng)域包括交通監(jiān)測、災(zāi)難營救、管線巡檢、區(qū)域勘測、邊境巡邏等方面。無人機航空影像目標(biāo)檢測過程中,針對待識別目標(biāo)具有多個角度、成像像素尺寸小、機體震動干擾強等困難,提出一種基于深度去噪自動編碼器的目標(biāo)檢測模型。該模型通過進行選擇性搜索,提取航空影像感興趣區(qū)域,計算感興趣區(qū)域的徑向梯度特征,得到旋轉(zhuǎn)不變特征向量,利用深度去噪自動編碼器濾掉原始數(shù)據(jù)中的噪聲,并提取特征向量的深層特征。在國際無人機低空航空影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集UAV123以及德國宇航院的慕尼黑無人機航空影像集DLR 3K上開展了識別實驗,結(jié)果表明,針對航空影像目標(biāo)包括地面車輛、行人、海面船只等,所提方法能夠達到90%以上的識別精度,在精準(zhǔn)率、召回率、F1調(diào)和值等指標(biāo)上領(lǐng)先于現(xiàn)有方法。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 本文方法
    1.1 旋轉(zhuǎn)不變特征
    1.2 深度去噪編碼器模型
        1.2.1 模型結(jié)構(gòu)
        1.2.2 訓(xùn)練過程
2 實驗驗證
    2.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集
    2.2 目標(biāo)檢測性能評價指標(biāo)
    2.3 實驗結(jié)果與分析
3 結(jié) 論



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