基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测 被引量：1

1

作者 徐红鹏 刘刚 +1 位作者 司起峰 陈会祥 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期54-60,共7页

针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取... 针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取网络对目标特征的提取能力。通过在Focal Loss中添加调制因子,在关注难负样本学习的基础上,充分利用包含目标特性的部分易负样本,使得样本充分学习,从而帮助检测算法学习到更有意义的目标特征。实验表明,所提算法在自制红外飞机数据集上的mAP_(50)达到96.9%,能够有效实现红外飞机目标检测。 展开更多

关键词 红外飞机检测 全局上下文 空间注意力 Focal Loss 易负样本

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多尺度U-Net与Transformer特征融合的航空遥感图像飞机检测方法 被引量：2

2

作者 张善文 邵彧 +1 位作者 李萍 令伟锋 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第3期51-58,共8页

航空遥感图像(ARSI)飞机检测一直是一个重要且具有挑战性的课题。针对现有ARSI飞机检测方法(ARSIAD)检测目标的边缘模糊、小目标的检测精度低、没有充分利用ARSI的全局上下文信息等问题,提出一种基于多尺度U-Net与Transformer(MSU-Trans... 航空遥感图像(ARSI)飞机检测一直是一个重要且具有挑战性的课题。针对现有ARSI飞机检测方法(ARSIAD)检测目标的边缘模糊、小目标的检测精度低、没有充分利用ARSI的全局上下文信息等问题,提出一种基于多尺度U-Net与Transformer(MSU-Trans)特征融合的ARSIAD方法。通过多尺度卷积模块Inception提取ARSI中多样性目标的分类特征,通过Transformer增强模型的全局语义检测性能,通过特征融合模块整合高层和低层特征,得到航空目标图像完整的边缘和纹理特征。该模型结合多尺度U-Net较强的局部特征提取能力和Transformer较强的全局上下文依存关系提取能力,进而提高MSU-Trans的整体检测性能。在ARSI集上的试验表明,与U-Net、多尺度U-Net、注意力U-Nets相比,MSU-Trans具有较高的检测精度,精度超过95%,该方法为ARSIAD提供一定的技术支撑。 展开更多

关键词 航空遥感图像飞机检测 多尺度U-Net TRANSFORMER 多尺度U-Net与Transformer

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法 被引量：10

3

作者 林煜东 和红杰 +1 位作者 尹忠科 陈帆 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期196-201,共6页

为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮... 为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮廓几何逼近的最优化方程,在稀疏表示原理框架下,得到飞机轮廓最优的几何部件组合;最后,以星型结构的部件模型为框架,生成待检测图像的目标显著图并根据显著图定位出飞机.实验结果表明,稀疏表示方法能自适应选取飞机部件,部件数目较少且不易受光照、颜色和复杂背景的影响.与现有算法相比,本文算法准确率达90%以上,检测速度有较大的提高. 展开更多

关键词 模式识别 计算机视觉 遥感图像 飞机检测 刚性目标 轮廓稀疏表示 几何部件 部件模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

遥感图像飞机检测新方法——圆周频率滤波法 被引量：9

4

作者 蔡红苹 耿振伟 粟毅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第4期539-543,共5页

利用飞机在光学遥感图像中的形状特点和灰度变化特点,本文提出了一种新的飞机目标检测方法一圆周频率滤波法。首先,采用圆周频率滤波器对全图进行滤波,在飞机中心点附近像素通过滤波后幅值通常比其他非飞机区域的幅值大,从而通过保留滤... 利用飞机在光学遥感图像中的形状特点和灰度变化特点,本文提出了一种新的飞机目标检测方法一圆周频率滤波法。首先,采用圆周频率滤波器对全图进行滤波,在飞机中心点附近像素通过滤波后幅值通常比其他非飞机区域的幅值大,从而通过保留滤波后幅值大的点作为飞机中心的候选点;然后,通过区域生长式聚类确定最终的飞机位置。本文的方法用于8幅1.0-4.0米分辨率的光学遥感图像的飞机目标提取,总共65架飞机,正确检测出59架,5个虚警。实验证明圆周频率滤波法用于遥感图像的飞机目标检测,是一种即简单又有效的方法。 展开更多

关键词 圆周频率滤波器 目标检测 飞机检测 遥感图像处理

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Faster-RCNN的遥感图像飞机检测算法 被引量：13

5

作者 张中宝 王洪元 +1 位作者 张继 杨薇 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期79-86,共8页

CCCV2017发布遥感图像飞机数据集,用于评测飞机检测算法.针对该遥感图像数据集中的飞机朝向不确定、图像覆盖范围广、图像背景复杂度高,导致飞机检测难度大、检测算法准确率和算法泛化能力低等问题,提出了基于Faster-RCNN的飞机检测改... CCCV2017发布遥感图像飞机数据集,用于评测飞机检测算法.针对该遥感图像数据集中的飞机朝向不确定、图像覆盖范围广、图像背景复杂度高,导致飞机检测难度大、检测算法准确率和算法泛化能力低等问题,提出了基于Faster-RCNN的飞机检测改进算法.首先,通过对图像采用翻转以及角度旋转等方式对数据集进行合理的扩增;然后,在扩增后的数据集上,使用深度残差网络对图像进行特征提取,针对数据集中飞机目标的长宽比特点优化区域建议网络;同时,为了防止训练集中正负样本不均衡,采用在线困难样本挖掘方法对数据进行训练.在CCCV2017数据集上评估表明,改进后的Faster-RCNN算法极大提高了初始的Faster-RCNN算法性能,在测试集上m AP达到了89.93%.在NWPUVHR-10、NWPU-RESISC45、UCAS-AOD遥感图像飞机数据集测试表明,该改进模型同样具有良好的性能,从而验证了该模型具有良好的鲁棒性和泛化能力. 展开更多

关键词 遥感图像 飞机检测 Faster-RCNN 残差网络 区域建议网络 在线困难样本挖掘

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于级联神经网络的飞机检测方法 被引量：6

6

作者 王晓林 苏松志 +2 位作者 刘晓颖 蔡国榕 李绍滋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期697-704,共8页

由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模... 由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到细的策略,通过级联两个网络的方式减少计算开销。为了评估方法的有效性,我们建立了一个针对飞机检测的遥感数据集。实验结果表明,该方法超越了VGG16等复杂的主干网络,达到了接近主流检测方法的性能表现,同时显著降低了参数量并使检测速度提高了2倍以上。 展开更多

关键词 飞机检测 遥感图像 级联 深度学习 卷积神经网络 两阶段 由粗到细 嵌入式设备

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Faster RCNN以及多部件结合的机场场面静态飞机检测 被引量：31

7

作者 戴陈卡 李毅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期85-88,共4页

针对机场场面飞机检测中,由于目标几何轮廓不完整、姿态不一等原因导致的目标检测难度大、准确率低的问题,提出了基于Faster RCNN以及多部件结合的机场场面静态飞机检测方法。首先,使用Faster RCNN框架提取飞机及其部件(包括尾翼、机翼... 针对机场场面飞机检测中,由于目标几何轮廓不完整、姿态不一等原因导致的目标检测难度大、准确率低的问题,提出了基于Faster RCNN以及多部件结合的机场场面静态飞机检测方法。首先,使用Faster RCNN框架提取飞机及其部件(包括尾翼、机翼、机身),先降低检测置信度,检测出足够多的部件;然后,再根据飞机与部件的交叠率,判断部件与所属飞机的关系,滤去孤立的飞机目标和部件;最后,调整检测框大小,获得最终的飞机检测框。实验结果表明,所提方法相较于原始的Faster RCNN,对机场场面的飞机识别率提高了9%,对不同姿态,不同场景下的飞机目标检测皆有不错的检测效果,目标识别准确率达90%以上。 展开更多

关键词 卷积神经网络 飞机检测 多部件结合 目标识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

SAR-AIRcraft-1.0:高分辨率SAR飞机检测识别数据集 被引量：12

8

作者 王智睿 康玉卓 +3 位作者 曾璇 汪越雷 张汀 孙显 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期906-922,共17页

针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题,该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面,通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息,减弱复杂场景中强干扰的影响,提高检测识别的准确... 针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题,该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面,通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息,减弱复杂场景中强干扰的影响,提高检测识别的准确率。另一方面,利用散射关键点对目标进行定位,设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正,增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展,该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星,包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例,涵盖A220,A320/321,A330,ARJ21,Boeing737,Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验,实验结果证明了散射感知方法的优异性能,并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 公开数据集 SAR飞机检测 飞机识别 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络与注意力机制的SAR图像飞机检测 被引量：6

9

作者 李广帅 苏娟 +1 位作者 李义红 李响 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3202-3210,共9页

在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像应用领域,对SAR图像中飞机目标的检测备受关注。针对现有检测算法模型运算复杂度高、检测性能较低的问题,提出一种基于深度可分离卷积神经网络与注意力机制的SAR图像飞机检测算法。首... 在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像应用领域,对SAR图像中飞机目标的检测备受关注。针对现有检测算法模型运算复杂度高、检测性能较低的问题,提出一种基于深度可分离卷积神经网络与注意力机制的SAR图像飞机检测算法。首先使用深度可分离卷积神经网络提取图像特征,同时在网络中引入逆残差块,以有效防止通道数压缩引起的特征信息丢失问题;其次在网络中引入多尺度空洞卷积—空间注意力模块和全局上下文通道注意力模块,通过重新分配显著区域和各特征图更有代表性的权值,以更好地捕捉空间有效信息和通道间语义相关性,提高模型特征表达能力;最后在SAR飞机数据集(SAR aircraft dataset,SAD)上进行对比实验验证。实验结果表明,所提算法具有更好的检测效果,平均准确率达到86.3%,检测速度达到22.4 fps/s。 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 飞机检测 深度可分离卷积 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法 被引量：6

10

作者 刘晨 郑恩让 张桐 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第30期258-262,共5页

遥感图像中典型目标的检测是当前图像处理领域的研究热点,飞机在战场监视、航空管制和交通运输等领域发挥着重要作用。为了提高遥感图像中飞机检测的正确率,提出了一种基于多特征融合的遥感飞机检测方法,将深层特征经过上采样操作后与... 遥感图像中典型目标的检测是当前图像处理领域的研究热点,飞机在战场监视、航空管制和交通运输等领域发挥着重要作用。为了提高遥感图像中飞机检测的正确率,提出了一种基于多特征融合的遥感飞机检测方法,将深层特征经过上采样操作后与浅层特征进行融合,解决了遥感飞机目标较小造成的检测困难的问题。首先,对于锚框尺寸和个数由人为确定而造成目标位置检测不准的问题,采用K-均值聚类(K-means)算法对数据集的目标框大小进行聚类分析并获得适合飞机遥感图像的锚框(anchor boxes)个数以及宽高维度;其次,采用上采样的方法扩大感受野,以提高网络对小目标的检测准确率。采用多尺度融合的卷积神经网络,以适应不同尺度目标的检测,最终提出一种基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法。仿真结果表明:与典型的飞机检测方法相比,所提方法在测试集上取得了更高的的检测精度。 展开更多

关键词 遥感图像 飞机检测 多尺度融合 锚框

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法 被引量：21

11

作者 李广帅 苏娟 李义红 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期159-168,共10页

在合成孔径雷达(SAR)图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机... 在合成孔径雷达(SAR)图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集(SAD),以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。 展开更多

关键词 飞机检测 Faster R-CNN 浅层特征增强 上下文信息 RoI Align

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于轻量级多尺度注意力U-Net的遥感图像飞机检测方法 被引量：3

12

作者 张善文 齐国红 徐新华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2022年第5期108-112,共5页

针对传统U-Net对于目标小、分辨率低和背景复杂的遥感图像的飞机检测率低问题,提出一种轻量级多尺度注意力U-Net模型(LWMSAU-Net)。该模型由相互对应的编码子网络和解码子网络组成,编码子网络采用多尺度模块,在编码和对应的解码模块之... 针对传统U-Net对于目标小、分辨率低和背景复杂的遥感图像的飞机检测率低问题,提出一种轻量级多尺度注意力U-Net模型(LWMSAU-Net)。该模型由相互对应的编码子网络和解码子网络组成,编码子网络采用多尺度模块,在编码和对应的解码模块之间使用残差跳跃连接模块,将图像的浅层特征与深层特征融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留飞机图像的边缘和细微结构特征,最后的编码模块采用残差注意力连接模块,连接编码子网络和解码子网络,加强对小尺度飞机目标的检测。解码路径在每个模块反褶积将特征图的大小乘以2,使特征图的数量减半,并与对称编码路径的特征图相结合。与U-Net相比,LWMSAU-Net的层数减少1,在遥感飞机图像数据集上进行实验,结果表明该方法能够有效检测遥感图像飞机,准确率可达94.72%。 展开更多

关键词 遥感图像 飞机检测 U-Net 注意力机制 轻量级多尺度注意力U-Net模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

植保无人飞机检测技术的应用与建议 被引量：1

13

作者 李斯华 叶宗照 +1 位作者 孙丽娟 孙超 《农机科技推广》 2019年第10期4-7,共4页

植保无人飞机是农业机械化与信息化融合的典型代表,具有明显的节本增效作用,近年来行业发展迅速,市场需求巨大,成为农业领域关注热点。按照总站党委开展“不忘初心、牢记使命”主题教育安排,为深入查找和推动解决工作中存在的热点难点问... 植保无人飞机是农业机械化与信息化融合的典型代表,具有明显的节本增效作用,近年来行业发展迅速,市场需求巨大,成为农业领域关注热点。按照总站党委开展“不忘初心、牢记使命”主题教育安排,为深入查找和推动解决工作中存在的热点难点问题,规范和加快植保无人飞机等新型农机产品推广应用,2019年8月13日至15日,由农业农村部农业机械试验鉴定总站副书记李斯华带队。 展开更多

关键词 无人飞机 飞机检测 农业机械化 试验鉴定 信息化融合 主题教育 不忘初心 新型农机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法

14

作者 邱琳琳 朱卫纲 +2 位作者 李永刚 邱磊 李炫潮 《电光与控制》 北大核心 2025年第3期101-110,共10页

合成孔径雷达(SAR)图像飞机目标检测面临背景复杂、飞机目标较为微弱且尺度较小、不同成像条件下目标差异较大、目标结构不连续等挑战,提出一种新的飞机目标检测算法ATDM,用于提高复杂背景下SAR图像飞机目标的检测精度。使用YOLOv8s作... 合成孔径雷达(SAR)图像飞机目标检测面临背景复杂、飞机目标较为微弱且尺度较小、不同成像条件下目标差异较大、目标结构不连续等挑战,提出一种新的飞机目标检测算法ATDM,用于提高复杂背景下SAR图像飞机目标的检测精度。使用YOLOv8s作为基线模型并改进了损失函数,算法包含三个重要的模块,即卷积注意力模块(CBAM)、全维度特征提取(ODFE)模块和可变形全局特征融合(DGFF)模块。为了增强网络在复杂背景下对飞机目标特征的提取能力,在基线网络的Backbone插入CBAM,从空间和通道两个维度学习飞机目标的特征;ODFE利用卷积核空间四个维度的动态性,通过并行策略沿核空间的四个维度学习不同类型飞机目标的特征,提升复杂背景下对散射特性较弱的飞机目标及小目标的检测能力;DGFF自适应调整卷积核的形状以适应不同成像条件下得到的飞机目标,并进行全局信息特征融合。最后,改进边界框回归损失函数为动态非单调聚焦损失函数WIoU,采用动态非单调聚焦机制,使用离群度评估锚框质量,降低SAR图像中可能存在的错误标注产生的影响。为了评估所提ATDM的性能,在SADD和高分三号SAR飞机数据集上开展实验,在两个数据集上得到的平均准确率(AP)分别达到95.4%和98.2%;消融实验结果与分析验证了所提出的三个模块及损失函数的有效性。此外,在与其他目标检测算法的对比中,所提算法也得到了最高的平均准确率。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 飞机检测 复杂背景 全维度特征提取 可变形全局特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法

15

作者 张贝贝 刘建辉 +2 位作者 王鑫 魏祥坡 麻顺顺 《海洋测绘》 北大核心 2025年第1期66-71,共6页

由于飞机目标的大小和形状差异、遮挡、密集分布以及复杂背景等因素,现有模型在检测过程中存在较多的错检和漏检。为此,提出一种基于改进YOLOv5的飞机目标检测模型,称为AT YOLOv5。首先在主干网络中融合坐标注意力模块,增强模型的特征... 由于飞机目标的大小和形状差异、遮挡、密集分布以及复杂背景等因素,现有模型在检测过程中存在较多的错检和漏检。为此,提出一种基于改进YOLOv5的飞机目标检测模型,称为AT YOLOv5。首先在主干网络中融合坐标注意力模块,增强模型的特征提取能力,然后针对FPN在特征融合时多尺度表征能力降低的问题,提出了注意力特征融合网络,该结构基于注意力权重可以实现不同尺度特征的自适应融合。最后,改进小目标检测层,并在所有检测层中加入Swin Transformer模块,以增强网络模型获取全局信息和关联目标信息的能力。实验部分采用DOTA和RSOD数据集来验证模型的有效性及泛化能力。实验结果表明,提出的检测算法在DOTA数据集下AP 50相对于YOLOv5s网络提高了3.9%,AP 50:95提高了1.0%,对高分辨率遥感影像的FPS可达到64,在RSOD数据集下的AP 50也可以达到96.7%。本文算法可以有效实现飞机目标检测任务,具有较好的检测精度、实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 飞机目标检测 深度学习 YOLOv5网络 注意力机制优化 特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向飞机蒙皮检测任务的空-地异构机器人协同覆盖路径规划

16

作者 朴敏楠 罗佳 +1 位作者 李海丰 周雨晗 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1044-1049,共6页

飞机蒙皮检测对于保证飞机飞行安全至关重要。采用移动机器人自主检测方式能够大大提高检测效率以及降低安全风险。但由于飞机结构复杂,仅使用单一种类机器人作业难以实现飞机蒙皮全覆盖。所以,提出了一种空-地异构机器人协同覆盖路径... 飞机蒙皮检测对于保证飞机飞行安全至关重要。采用移动机器人自主检测方式能够大大提高检测效率以及降低安全风险。但由于飞机结构复杂,仅使用单一种类机器人作业难以实现飞机蒙皮全覆盖。所以,提出了一种空-地异构机器人协同覆盖路径规划方法(AG-CCPP)。首先引入无人机(UAV)、无人车(UGV)异构机器人系统,分析规划过程中必要的约束条件,包括作业空间约束、续航时间约束等,采用整数线性规划方法建立优化模型。其次,提出一种基于贪婪分配策略的多精英种群双染色体遗传算法进行任务分配与路径规划联合求解,增加分配染色体实现任务分配与路径规划联合求解,实现全局优化;基于续航约束进行贪婪分配,充分利用异构机器人优点;多层次精英种群设计,减少低效交叉种群数量,提升算法运行效率。最后,通过波音737-300的仿真实验进行对比分析,结果表明所提方法在机器人协同覆盖完成时间与程序执行时间方面均优于现有算法。 展开更多

关键词 飞机蒙皮检测 异构机器人协同 覆盖路径规划 遗传算法 任务分配

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于分数阶Gabor变换卷积的遥感图像飞机目标检测算法

17

作者 陈昕 单慧琳 +3 位作者 段修贤 吴心悦 马丁 张银胜 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第1期135-149,共15页

针对遥感图像飞机目标检测任务所面临的背景噪声、目标尺寸和旋转角度等因素干扰特征提取的问题,文章提出了一种基于分数阶Gabor变换卷积的遥感图像飞机目标检测算法。首先,在特征提取网络将高效层聚合网络和卷积块注意力模块结合,形成... 针对遥感图像飞机目标检测任务所面临的背景噪声、目标尺寸和旋转角度等因素干扰特征提取的问题,文章提出了一种基于分数阶Gabor变换卷积的遥感图像飞机目标检测算法。首先,在特征提取网络将高效层聚合网络和卷积块注意力模块结合,形成一种新型高效的注意力特征提取模块。其次,在特征融合网络构建分数阶Gabor变换卷积模块,通过突出飞机目标的边缘、纹理及方向等细节特征信息来改善特征融合效果。最后,在检测层采用可学习动态检测头,通过尺度感知注意力模块加强对多尺度目标的关注、通过空间感知注意力模块加强辨别空间位置、通过任务感知注意力模块更准确地区分任务需求。在DOTAv1数据集上进行的实验结果表明,文章方法检测精度达96.2%,相较基线模型YOLOv7提升了2.2个百分点,模型权重更小,在复杂场景下的检测精度提升明显。该方法为遥感图像飞机目标检测提供了一种更高效的检测方案。 展开更多

关键词 遥感图像 飞机目标检测 深度学习 卷积神经网络 分数阶Gabor变换

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的YOLOv5遥感影像飞机目标检测 被引量：4

18

作者 黄子恒 芮杰 +2 位作者 林雨准 王淑香 刘相云 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第8期73-78,89,共7页

针对现有目标检测算法在遥感影像飞机目标检测上存在检测速度慢、精度低、影像背景复杂、不易区分背景和目标,以及预测过程的收敛速度较慢、效率低等问题,本文在YOLOv5算法模型的基础上,采用引入注意力机制和更换损失函数两种优化策略,... 针对现有目标检测算法在遥感影像飞机目标检测上存在检测速度慢、精度低、影像背景复杂、不易区分背景和目标,以及预测过程的收敛速度较慢、效率低等问题,本文在YOLOv5算法模型的基础上,采用引入注意力机制和更换损失函数两种优化策略,提升了算法对飞机目标的检测性能。在DOTA数据集上的训练结果显示,通过在YOLOv5网络结构主干部分的C3模块中引入CBAM注意力机制,算法检测性能得到显著提升。其中,模型训练结果的精确度(P)提升6%,召回率(R)提升2%,平均精度(mAP)提升2.8%;在YOLOv5预测过程中分别采用Focal EIoU和SIoU损失函数对原有CIoU损失函数进行替换,试验结果表明,改进后的算法模型回归精度显著提高,其中采用SIoU损失函数的模型优化效果最好,模型训练结果的精确度(P)提升4.3%,召回率(R)提升2%,平均精度值(mAP)提升2.7%。改进后的YOLOv5算法为实现对飞机目标的高精度实时检测提供参考。 展开更多

关键词 目标检测 飞机检测 YOLOv5 注意力机制 损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测 被引量：7

19

作者 夏一帆 赵凤军 +1 位作者 王樱洁 王春乐 《电讯技术》 北大核心 2024年第3期350-357,共8页

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题,提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题,提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后,通过改进的K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸,提高了模型的定位精度。实验结果表明,改进算法召回率达到91.01%,精确率达到90.09%,AP 0.5达到92.34%,分别较原YOLOv4算法提高2.49%,6.56%和3.62%。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 飞机检测 注意力机制 特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于YOLOv7通道冗余改进的飞机蒙皮损伤检测 被引量：1

20

作者 吴军 单腾飞 +3 位作者 黄硕 张晓瑜 陈玖圣 郭润夏 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期55-64,共10页

为提高蒙皮损伤检测的自动化程度,提出一种基于改进YOLOv7通道冗余的机器视觉检测方法。首先针对飞机蒙皮损伤数据集背景单一的特点,提出增强型颈部特征融合改进算法,提高了飞机蒙皮损伤的识别精度和检测速度;其次针对主干特征提取网络... 为提高蒙皮损伤检测的自动化程度,提出一种基于改进YOLOv7通道冗余的机器视觉检测方法。首先针对飞机蒙皮损伤数据集背景单一的特点,提出增强型颈部特征融合改进算法,提高了飞机蒙皮损伤的识别精度和检测速度;其次针对主干特征提取网络的卷积通道冗余的问题,引入部分卷积PConv(Partial convolution),提出主干特征提取网络轻量化,减少模型的参数量,同时提高损伤的识别效率。试验部分首先在飞机蒙皮损伤数据集上探索了不同增强型颈部特征融合改进算法,确定了最优的改进方案;接着在飞机蒙皮损伤数据集上做消融和对比试验,改进算法与原YOLOv7算法比较,mAP(Mean average precision)提升了2.3%,FPS(Frames per second)提升了22.1 f/s,模型参数量降低了34.13%;最后将改进的YOLOv7模型与主流目标检测模型对比,证明了改进算法的先进性。 展开更多

关键词 飞机蒙皮损伤检测 YOLOv7 通道冗余 背景单一 部分卷积

在线阅读 下载PDF 职称材料