【摘 要】
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目标检测广泛应用于安防监控,生物医疗以及工业缺陷检测等领域,其中的小目标检测是检测的重点和难点,尽管运用深度卷积神经网络检测小目标已取得了巨大的进步,但依旧存在检测精度低,漏检率高的问题。因此,本文基于深度卷积神经网络,对小目标检测算法进行研究分析,具体做了以下几方面的研究:（1）针对目标检测的国内外研究现状做了梳理,研究了卷积神经网络和几种深度学习的目标检测算法,分析对比各类算法的优缺点及适用范
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目标检测广泛应用于安防监控,生物医疗以及工业缺陷检测等领域,其中的小目标检测是检测的重点和难点,尽管运用深度卷积神经网络检测小目标已取得了巨大的进步,但依旧存在检测精度低,漏检率高的问题。因此,本文基于深度卷积神经网络,对小目标检测算法进行研究分析,具体做了以下几方面的研究:（1）针对目标检测的国内外研究现状做了梳理,研究了卷积神经网络和几种深度学习的目标检测算法,分析对比各类算法的优缺点及适用范围,最终从检测速度和精度入手,确立以YOLOv3为研究基础,开发小目标检测模型,适应小目标检测需求。（2）针对YOLOv3小目标检测精度低,漏检率高的问题,提出了YOLOv3的改进增强模型。首先,引入混合注意力机制CBAM,增强网络对小目标特征的提取;其次,基于RFB＿Net设计了级联RF特征增强模块,通过嵌入模型结构中的不同位置,提出了两种不同的小目标检测模型;最后,结合学习率的预热和余弦退火算法,利用Pytorch构建YOLOv3并进行训练验证。在网络上挑选图片对改进模型进行目标检测测试,并对测试结果进行研究分析。（3）针对边缘设备和移动端设备运算能力弱的问题,提出轻量化YOLOv4-tiny的改进模型。设计并增加SPD模块,提升网络宽度和特征提取能力,重新设计CSP模块,减小计算复杂度,引入通道注意力机制SE,增加了轻量化设计后的特征增强模块。对所有改进的模型进行消融性实验,对实验结果进行评估分析,验证改进算法模型的有效性。（4）针对算法模型的实际部署,以ROS移动机器人为载体,将算法部署到移动平台上进行实际的目标检测测试,评估实际部署的检测效果,并对最终的实验检测效果进行分析研究。图 70 表 6 参 83
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