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题名基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法
被引量：3
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作者
李海丰
潘梦梦
王怀超
李南莎
雒宇飞
桂仲成
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
成都圭目机器人有限公司
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期64-70,共7页
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基金
国家重点研发计划课题(2019YFB1310601)
中央高校基本业务费项目(3122019120)。
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文摘
及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据6种不同分辨率的特征图生成6种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前5种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。
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关键词
尺度融合
卷积神经网络
探地雷达
地下病害检测
机场跑道
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Keywords
scale fusion
convolution neural network
ground penetrating radar
underground disease detection
airport runway
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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