尺度约束辅助的空对地目标智能检测方法 |
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引用本文: | 刘星,陈坚,杨东方,贺浩,李永飞.尺度约束辅助的空对地目标智能检测方法[J].现代防御技术,2019(2):73-79. |
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作者姓名: | 刘星 陈坚 杨东方 贺浩 李永飞 |
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作者单位: | 火箭军工程大学 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(61673017);陕西省自然科学基金面上项目(2017JM6077) |
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摘 要: | 受视距远、视差小、目标特征单一和背景复杂等因素的影响,空基无人平台对地目标检测作为智能无人平台领域研究的难点问题,得到了越来越多的关注。利用传统的基于深度学习的目标检测算法容易出现错检和漏检,对此,利用单一观测视角下的同类目标成像一致性,定义了空对地区域重叠度(insection of unit,IOU)损失函数,实现了序贯图像同类目标之间的相关性表示;此外,利用空对地场景下目标之间的相关性,建立了基于朴素贝叶斯判据的目标尺度约束辅助检测模型,以提高目标检测的鲁棒性。最后基于公共数据集和自有无人机平台飞行数据,进行了空对地典型目标的检测实验,检测结果证明了上述方法的有效性。
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关 键 词: | 无人机 空基无人平台 目标检测 深度学习 损失优化 朴素贝叶斯 尺度约束 |
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