【摘 要】
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目标检测作为提升无人机自主感知能力和智能化处理海量数据的关键技术之一,对无人机应用场景的拓展有着重要的意义。目前主流的目标检测算法大多是基于卷积神经网络的深度学习方法,具有较为强大的特征学习和表达能力。然而这些算法主要面向的是自然场景下目标检测,直接将这些算法应用在无人机航拍场景取得的效果并不理想。此外,目标检测算法还需要满足无人机对轻量化和实时性的要求。针对这些问题,设计了一个轻量化实时目标检测
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目标检测作为提升无人机自主感知能力和智能化处理海量数据的关键技术之一,对无人机应用场景的拓展有着重要的意义。目前主流的目标检测算法大多是基于卷积神经网络的深度学习方法,具有较为强大的特征学习和表达能力。然而这些算法主要面向的是自然场景下目标检测,直接将这些算法应用在无人机航拍场景取得的效果并不理想。此外,目标检测算法还需要满足无人机对轻量化和实时性的要求。针对这些问题,设计了一个轻量化实时目标检测算法VC-YOLO,主要的研究工作包括:总结了无人机航拍影像所具有的特点,诸如背景复杂、小目标占比高等。对基准算法YOLOv3在航拍影像数据集上进行了实验,表明复杂背景和小目标对象对目标检测的精度具有负面影响,同时计算了基准算法的轻量化和实时性程度,为后续的改进工作做准备。对基准算法的轻量化程度进行了改进。设计了一款轻量化卷积神经网络REFNet作为主干网络来代替YOLOv3算法的主干网络Dark Net53,增加了残差单元所具有的感受野来适应航拍影像的特点。对基准算法的精度进行了改进。针对无人机航拍影像背景复杂和小目标居多的特点,在检测部分引入了本地特征增强的多尺度注意力网络,增强了基准算法的特征金字塔结构。最终通过实验验证,改进后的算法VC-YOLO的参数量为YOLOv3的28.6%,模型大小为YOLOv3的28.7%,在Vis Drone数据集上的检测精度较YOLOv3提升了2.3个百分点的m AP,检测速度达到了58FPS。
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