【摘 要】
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高分辨率图像在生产生活中越来越常见,这些图像中的目标尺寸往往较小,如高空无人机航拍图像中的施工机械、卫星图像中的船舰、城市视频监控中的车辆行人,高分辨率图像中的小目标识别工作可以应用到无人机光缆威胁巡检、海上船舰识别、工业部件瑕疵检测等生产生活的各个方面。高分辨率图像中的小目标识别主要有两个难点,一是图像过大无法使用有限硬件资源对原图直接训练推理,二是图像中目标尺寸过小,缩放原图后目标同步缩小至几
【基金项目】
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横向课题《航拍可见光图像识别研究项目》；
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高分辨率图像在生产生活中越来越常见,这些图像中的目标尺寸往往较小,如高空无人机航拍图像中的施工机械、卫星图像中的船舰、城市视频监控中的车辆行人,高分辨率图像中的小目标识别工作可以应用到无人机光缆威胁巡检、海上船舰识别、工业部件瑕疵检测等生产生活的各个方面。高分辨率图像中的小目标识别主要有两个难点,一是图像过大无法使用有限硬件资源对原图直接训练推理,二是图像中目标尺寸过小,缩放原图后目标同步缩小至几个像素,很难进行检测。以实际项目为依托,受到人眼识别高分辨率图像中小目标的过程的启发,提出了基于掩膜的高分辨率图像中小目标识别算法DZNet（Dynamic Zoom-In Network）,首先通过掩膜网络粗检测缩略图得到候选区域,筛选后动态映射到原图上的对应区域,再输入检测网络做细粒度检测,最后将检测结果融合回原图得到最终检测结果。DZNet以Center Net为掩膜基准网络,YOLO v3为检测基准网络,针对原图大目标小的数据特性,优化了掩膜网络的骨干网络、检测网络的头部网络、脖颈网络、损失函数,改进了基于Io U的K-means算法,设计了基于距离的非极大值抑制算法,设计了深度网络检测候选区域中心和候选区域先验信息结合的候选区域提取方式,针对处理的数据集拍摄自山区的特性,加入了雾气噪声的数据增广方式。在要处理的测试集上,DZNet推理单张4000*6000图像平均耗时106.4ms,MSCOCO评估标准下的m AP、m APS、m APM分别为44.4、44.4、51.3,召回率为91.8%,误识率为11.7%,性能上优于其他先进的目标检测器和基于分割的检测算法,达到了项目的检测性能和速度要求。
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