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摘要
针对无人机遥感影像中背景复杂、房屋目标尺度差异较大等特点，提出一种基于卷积神经网络的房屋目标检测方法。首先，使用全卷积神经网络构建特征提取骨干网络来解决模型在特征提取过程中的语义信息丢失问题，同时在特征提取层间采用添加批量重整化层来加快模型收敛，然后，通过一个4层的多尺度特征提取层来获取语义信息增强后的多个尺度特征图来实现对不同大小目标的检测输出。通过本文构建的数据预处理模块对训练集合进行增强处理后，对本文所提出方法以及Yolo-v4,R-FCN几种模型进行训练。实验结果表明，本文所提出方法检测精度可以达到85.13%,同时检测速度也可以达到32 fps,并且对于多种场景下的目标均具备良好的泛化能力。
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单位山东省国土测绘院
