【摘 要】
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本文基于深度学习目标检测算法,设计提出了一种针对小目标异物的快速定位和检测算法,并将其应用到机场跑道小目标异物识别与检测业务场景中,同时自制关于机场跑道小目标异物数据集,在此基础上为了日后更好的移植于视频监控等硬件设备,基于Open CV平台进行目标的定位及检测。主要工作包括:为了提升检测精确值和加快速度,本文将结合目标检测算法YOLOv4,针对机场跑道小目标异物的特征进行算法改进。首先替换换掉主
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
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本文基于深度学习目标检测算法,设计提出了一种针对小目标异物的快速定位和检测算法,并将其应用到机场跑道小目标异物识别与检测业务场景中,同时自制关于机场跑道小目标异物数据集,在此基础上为了日后更好的移植于视频监控等硬件设备,基于Open CV平台进行目标的定位及检测。主要工作包括:为了提升检测精确值和加快速度,本文将结合目标检测算法YOLOv4,针对机场跑道小目标异物的特征进行算法改进。首先替换换掉主干网络CSPDarknet53,使用轻量级的Mobile Netv2网络,Mobile Netv2是Google提出的轻量级网络,使算法规模变轻量级的同时也能保持一个较高的检测精度。其次,在基于改进YOLOv4算法基础上新增一个检测头部,用于将浅层特征中的较强位置信息提取出来,然后将104×104的特征层与其他3个特征层进行融合,形成新的融合特征提取网络,利用改进后的网络的新获取的4层特征进行检测小目标,增加了准确率,也降低对小尺寸异物的捡漏率。最后,Mobile Netv2中使用的是深度可分离卷积,该计算方式可以减少模型参数,受此启发,论文将使用深度可分离卷积代替YOLOv4中除了主干特征提取网络以外的普通卷积,深度可分离卷积比普通卷积包含参数量要少,使改进后的网络结构体积更小、计算量更少以及更高的精度值。由于目前学术界缺少关于FOD的公开数据集,创建机场跑道小目标异物数据集,包括五百张拍摄采集与实际跑道路面场景相似的图像,同时从现有公开数据集DOTA中选取一千五百张包含与本文待检测小目标尺寸相似的图像,使用label Img软件进行数据标注。
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