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基于DRFP网络的无人机对地车辆目标识别算法
被引量：
6
1
作者
张钟毓
刘云鹏
(
指导
)
+2 位作者
王思奎
刘天赐
林智远
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第S2期131-139,共9页
针对无人机在复杂战场环境的侦察任务中,目标在视场中尺寸过小、边缘和纹理信息较少所造成的目标识别难题,提出一种新的基于深度学习的单阶段目标识别网络DRFP。DRFP网络以残差结构为骨架,使用特征金字塔结构实现特征融合;其次在损失函...
针对无人机在复杂战场环境的侦察任务中,目标在视场中尺寸过小、边缘和纹理信息较少所造成的目标识别难题,提出一种新的基于深度学习的单阶段目标识别网络DRFP。DRFP网络以残差结构为骨架,使用特征金字塔结构实现特征融合;其次在损失函数中使用添加了调整因子的交叉熵函数,实现对难样本的重点关注、训练;最后使用高斯型非极大值抑制算法(G-NMS),提高目标密集区检出率。使用无人机航拍图像数据集进行地面车辆目标识别的实验结果表明:所提出的单阶段模型的精度(mAP值)为83.16%,达到了两阶段网络模型的水平;同时,识别速度符合实时性的要求。
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关键词
小目标识别
无人机图像
深度学习
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职称材料
题名
基于DRFP网络的无人机对地车辆目标识别算法
被引量：
6
1
作者
张钟毓
刘云鹏
(
指导
)
王思奎
刘天赐
林智远
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
中国科学院光电信息处理重点实验室
辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第S2期131-139,共9页
基金
中国科学院国防科技创新基金(Y8K4160401)
文摘
针对无人机在复杂战场环境的侦察任务中,目标在视场中尺寸过小、边缘和纹理信息较少所造成的目标识别难题,提出一种新的基于深度学习的单阶段目标识别网络DRFP。DRFP网络以残差结构为骨架,使用特征金字塔结构实现特征融合;其次在损失函数中使用添加了调整因子的交叉熵函数,实现对难样本的重点关注、训练;最后使用高斯型非极大值抑制算法(G-NMS),提高目标密集区检出率。使用无人机航拍图像数据集进行地面车辆目标识别的实验结果表明:所提出的单阶段模型的精度(mAP值)为83.16%,达到了两阶段网络模型的水平;同时,识别速度符合实时性的要求。
关键词
小目标识别
无人机图像
深度学习
Keywords
small target recognition
UAV-image
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
E11 [军事—军事理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DRFP网络的无人机对地车辆目标识别算法
张钟毓
刘云鹏
(
指导
)
王思奎
刘天赐
林智远
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
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