【摘 要】
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针对机场场面飞机检测中,由于目标几何轮廓不完整、姿态不一等原因导致的目标检测难度大、准确率低的问题,提出了基于Faster RCNN以及多部件结合的机场场面静态飞机检测方法
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室
【基金项目】
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十二五国家空管委空管科研课题(GKG201403004)
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针对机场场面飞机检测中,由于目标几何轮廓不完整、姿态不一等原因导致的目标检测难度大、准确率低的问题,提出了基于Faster RCNN以及多部件结合的机场场面静态飞机检测方法。首先,使用Faster RCNN框架提取飞机及其部件(包括尾翼、机翼、机身),先降低检测置信度,检测出足够多的部件;然后,再根据飞机与部件的交叠率,判断部件与所属飞机的关系,滤去孤立的飞机目标和部件;最后,调整检测框大小,获得最终的飞机检测框。实验结果表明,所提方法相较于原始的Faster RCNN,对机场场面的飞机识别率提高了9%,对不同姿态,不同场景下的飞机目标检测皆有不错的检测效果,目标识别准确率达90%以上。
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