基于神经网络的无人机影像多目标检测方法

作者：杜祥宇

来源：北京测绘, 2021, 35(10): 1283-1287.

DOI：10.19580/j.cnki.1007-3000.2021.10.010

• 神经网络
• 无人机航拍影像
• 多目标检测
• 密集连接

针对现有方法检测无人机目标时精度与泛化能力不足,提出一种基于回归的多目标检测方法。使用密集连接增强层间信息传递,添加批量再规范化(Batch Renormalization,BRN)层加速模型训练,降低样本分布不均而导致的精度偏低,使用密集连接结构聚合上采样层不同层信息。以开源数据集Vision Drone为基础建立优化数据集训练模型。结果表明,提出模型检测精度达89.57%平均精度均值,相比(You Only Look Once v3,YOLOv3)模型和(Region Full Convolutional Network,R-FCN)分别提高6.53%和3.11%,检测速度达27每秒传输帧数,在不同场景表现稳定。

• 单位
  北京市测绘设计研究院; 城市空间信息工程北京市重点实验室