【摘 要】
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目标检测技术是计算机视觉领域内的研究热点之一，其成果被广泛应用于智慧安防、自动驾驶等领域。随着深度学习技术的发展，目标检测技术取得了突破性的发展，但对于小目标和低清目标的检测精度仍有待改进，这使得目标检测技术在实际应用中依然有很大局限，所以如何设计能够准确检测小目标和低清目标的算法对于推广目标检测技术的应用有重大意义。 立足于目标检测技术对于小目标和低清目标检测不够准确的问题，通过研究突破相关技
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目标检测技术是计算机视觉领域内的研究热点之一，其成果被广泛应用于智慧安防、自动驾驶等领域。随着深度学习技术的发展，目标检测技术取得了突破性的发展，但对于小目标和低清目标的检测精度仍有待改进，这使得目标检测技术在实际应用中依然有很大局限，所以如何设计能够准确检测小目标和低清目标的算法对于推广目标检测技术的应用有重大意义。
立足于目标检测技术对于小目标和低清目标检测不够准确的问题，通过研究突破相关技术，提出将超分辨率技术应用于目标检测。主要研究内容包括：
(1)将亚像素重排列技术应用于FSSD网络，重新设计其特征融合模块，加强网络对于不同尺寸特征图信息的学习，并将采用新特征融合模块的网络命名为SFSSD网络。SFSSD网络在PASCALVOC2007测试集上的平均检测精度为78.94；
(2)在SFSSD基础上提出一种融合SRCNN超分辨率网络的多任务目标检测算法，即超分目标检测网络(SRSSD)。超分目标检测网络能够在单个网络内完成对输入图像的超分辨率重建和目标检测，其中超分辨率重建结果作为目标检测子网络的输入，提升网络整体的检测性能，对于小目标和低清目标的检测性能提升尤为明显。超分目标检测网络在PASCALVOC2007测试集上的平均检测精度为79.40；
(3)实现了基于超分目标检测网络的智能周界预警系统。智能周界预警系统采用超分目标检测网络和KM算法作为核心算法，能够实现对行人跨界、入侵等行为的自动检测和报警。由于采用了超分目标检测网络，本系统对于小目标行人及运动模糊图像的检测性能相较于SSD等算法更优。
研究如何准确检测小目标和低清目标能够使得目标检测技术的应用更加广泛，具有很强的理论价值和实用价值。
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