基于改进Faster R-CNN的无人机航拍图像目标检测

• 作者: 吉哲 陈丁
• 来源期刊: 海洋测绘
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机图像 目标检测 Faster R-CNN算法 K-means聚类 旋转不敏感
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: TP753
• 字数: 3633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2019.05.013

摘要

无人机航拍图像中目标检测问题要求检测模型具有旋转不变性.针对这一问题,提出改进的Faster R-CNN算法.首先在区域建议网络中采用K-means聚类方法生成适应数据集的预设锚点框,其次在Fast R-CNN网络中引入新的特征提取层,并在模型多任务损失函数中增加旋转约束条件,为后续检测学习旋转不敏感特征.在人工采集的数据集上进行了对比实验,结果表明:在检测速度无明显降低的情况下,改进方法的检测精度提升了1.6％mAP,算法检测性能较优,更能满足实际应用需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈丁	战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院	1	1	1.0	1.0