【摘 要】
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目标检测在智能驾驶、现场救援等领域中有着广泛的应用。相比常规尺度目标,小目标可提取特征较少、样本数据集不足,仍然存在识别率低、虚警率高的问题。特别在参研项目中,对小型嵌入式系统等低算力处理平台上的小目标检测能力提出了更高的要求。本文基于深度学习技术,重点研究了低算力处理平台下的小目标快速精确检测方法,研究了在检测层和特征提取层的改进优化方法,并在低算力嵌入式处理平台上进行了测试和验证。论文开展的具
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目标检测在智能驾驶、现场救援等领域中有着广泛的应用。相比常规尺度目标,小目标可提取特征较少、样本数据集不足,仍然存在识别率低、虚警率高的问题。特别在参研项目中,对小型嵌入式系统等低算力处理平台上的小目标检测能力提出了更高的要求。本文基于深度学习技术,重点研究了低算力处理平台下的小目标快速精确检测方法,研究了在检测层和特征提取层的改进优化方法,并在低算力嵌入式处理平台上进行了测试和验证。论文开展的具体工作如下。（1）提出了一种跨尺度融合的小目标检测方法。使用跨级检测层级联输出结构扩大检测层的辐射范围以优化YOLO-V3网络,并将深度残差块组传递改为深度和广度结合传递的模型结构提升网络实际感受野。最后,对改进算法进行了测试实验,在DOTA提取数据集上识别精确率达到了59.0%,召回率达到了80.9%。（2）研究了浅层网络特征横向融合改进算法。针对更轻量型网络YOLO-V4-tiny-3l设计了横向多维度特征融合降采样层网络结构与基础特征提取模块,并融合SPP模块以及提出的跨尺度预测网络结构进行了轻量化模型算法改进。在Visdrone数据集上通过分解与组合的实验方法进行了实验测试对比,本文研究的优化模型相比原模型在精确率和召回率上均有近5%的提升。（3）进行了嵌入式处理平台系统搭建与改进算法的移植。本文将提出的改进算法移植到嵌入式运动平台进行了飞行测试实验,检测正确率为83.6%,识别率为78.2%,1280 pixel×720 pixel分辨率下可以最小识别到7 pixel×12 pixel大小的目标,嵌入式运动平台上模型检测推理速度可以达到28.7 fps。
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