基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

• 作者: 周红丽 李磊 梁杰
• 来源期刊: 导航定位与授时
• 学科: 航空航天
• 关键词: 舰船检测 细粒度分类 深度学习 旋转不变性
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 无人飞行器集群作战技术专栏
• 页码范围: 43-51
• 页数: 9页
• 分类号: V557+.4
• 字数: 7014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2019.05.007

摘要

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠,导致误检和漏检.针对以上问题,提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法,该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点,借鉴MobileNet架构对网络加速,通过学习密集区域目标的几何形变,有效预测目标的旋转角度,最终以旋转的矩形框给出目标的位置.实验结果表明,该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题,提高了自动目标识别的精确性,并满足工程应用的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊		3	29	1.0	3.0
3	梁杰		4	1	1.0	1.0
6	周红丽		4	2	1.0	1.0