基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法

Small object detection algorithm on UAV aerial images based on enhanced lower feature
吕晓君1,2,3,4,5
向伟1,2,4,5
刘云鹏1,2,4,5
1. 中国科学院沈阳自动化研究所, 沈阳 110016
2. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110169
3. 中国科学院大学, 北京 100049
4. 中国科学院光电信息处理重点实验室, 沈阳 110016
5. 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室, 沈阳 110016

摘要

针对无人机航拍图像小目标检测整体精度低、漏检误检的问题,提出了一种新的基于强化底层特征的多尺度小目标检测方法。该方法以Faster R-CNN-ResNet-50-FPN为基础模型,首先,设计提出了新的DetNet-59特征提取网络;其次,设计了扁平的Flat-FPN特征融合网络来提高强化底层特征;最后通过引入soft-NMS解决小目标重叠问题。所提出的算法在VOC2007和VisDrone2019数据集上进行仿真实验测试,在时间消耗提升不大于2%的情况下,mAP较基础模型提高了约11%,并且检测精度也优于现阶段的常用算法。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时可以有效提高小目标检测精度。

基金项目

中国科学院科技创新重点基金资助项目(Y8K4160401)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0148
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1567-1571
文章编号: 1001-3695(2021)05-054-1567-05

发布历史

[2021-05-05] 印刷出版

引用本文

吕晓君, 向伟, 刘云鹏. 基于强化底层特征的无人机航拍图像小目标检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1567-1571. (Lyu Xiaojun, Xiang Wei, Liu Yunpeng. Small object detection algorithm on UAV aerial images based on enhanced lower feature [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1567-1571. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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