多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法

• 作者: 杨建秀 杨文哲 石光明 谢雪梅 金星
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 航拍车辆 多尺度特征增强 上下文信息 实时检测
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图像分析
• 页码范围: 298-305
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13505/j.1007-1482.2019.24.04.002

摘要

无人机航拍的车辆受成像条件及成像距离等限制,所成影像面临背景干扰强、尺度小的缺陷,传统的目标检测算法无法满足高精度和实时的车辆检测.本文提出多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法.首先,提出一种相邻特征连接模块,将浅层的细节特征和相邻深层的语义特征进行融合,形成多尺度特征金字塔模型.然后,设计一种通道特征增强模块,使得网络抑制冗余特征的学习,增强特征之间的判别性.实验证明,提出的航拍车辆检测算法能够达到91.3％的准确率和每秒58帧的实时性,可以较好解决处于遮挡、阴影干扰等复杂环境下的车辆弱小目标定位问题.