基于RetinaNet模型的无人机影像车辆检测

• 作者: 列键佳 李珏 梁智浩 粟梽桐 郭亮
• 来源期刊: 中国科技成果
• 关键词: 车辆检测 无人机影像 RetinaNet 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 创新交流
• 页码范围: 49-50,53
• 页数: 3页
• 字数: 1679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1009-5659.2019.20.020

摘要

随着无人机遥感(UAVRS)技术在地理信息行业中的应用推广,对无人机影像快速、准确、实时的空间信息提取或地面目标物检测的需求也越加强烈.本文利用较高分辨率且易获取的无人机高空图像制作包含车辆目标物和位置信息的训练样本集,并基于一阶(one-stage)目标检测模型RetinaNet架构对该数据集进行深度学习训练.在不同场景的无人机高空影像中,该模型基本能快速检测出所有车辆目标.实验结果达到了预期要求,提高了无人机高空影像中车辆目标物检测的准确率和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭亮		20	38	3.0	4.0
2	李珏		7	10	2.0	3.0
3	梁智浩		8	13	2.0	3.0
4	粟梽桐		10	13	2.0	2.0
5	列键佳		5	2	1.0	1.0