基于Faster R-CNN的无人机车辆目标检测

作者：张莹; 刘子龙; 万伟

来源：电子科技, 2021, 34(11): 11-20.

DOI：10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2021.11.002

• Faster R-CNN
• 无人机图像
• 车辆检测
• ResNet
• 卷积神经网络
• 网络结构改进
• Anchor生成
• Soft-NMS算法

无人机视角目标存在分辨率低、完整度低、干扰项多等缺点。此外,无人机目标检测系统研究进展缓慢,其对于小目标、不完整目标和重叠目标的检测精度无法满足社会实际需求。针对以上问题,文中提出一种基于Faster R-CNN的无人机平台车辆目标检测解决方案。该方案使用ResNet卷积神经网络作为特征提取网络,并改进网络结构,重新设计Anchor生成和改进Soft-NMS算法等策略,解决了小目标、不完整目标和重叠目标的检测精度低等问题,提高了无人机车辆检测的精度。文中所构建的数据集测试实验表明,所提算法较改进前AP值提高13.46%。公开数据集上的测试实验表明,相较于目前的主流算法,文中所提算法拥有更好的AP值和召回率。

• 单位
  上海理工大学