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摘要
机场道面外来物(foreign object debris, FOD)具有类型多样、形状各异、背景复杂、目标弱小等特点，并且严重影响飞行器安全，故其高精度实时检测具有重要意义。针对以上问题，提出基于超分辨率特征金字塔并带有纹理信息提取模块的FOD实时检测网络(FOD real-time detection network, FOD-RDN)。该网络采用Darknet-53作为主干网提取特征，通过超分辨率特征金字塔对形状各异的小目标进行检测，并设计了纹理信息提取模块降低复杂背景的干扰。同时采用双通道YOLO检测器和基于CIoU的损失函数，进一步提升网络对FOD的检测精度和速度。实验结果表明，本文算法在满足实时性要求的情况下，在FOD数据集上整体检测精度达到了91.8%，相比于主流目标检测网络在FOD目标检测方面具有更好的检测效果。
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单位成都圭目机器人有限公司; 中国民航大学
