【摘 要】
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无人机航拍的车辆受成像条件及成像距离等限制,所成影像面临背景干扰强、尺度小的缺陷,传统的目标检测算法无法满足高精度和实时的车辆检测。本文提出多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法。首先,提出一种相邻特征连接模块,将浅层的细节特征和相邻深层的语义特征进行融合,形成多尺度特征金字塔模型。然后,设计一种通道特征增强模块,使得网络抑制冗余特征的学习,增强特征之间的判别性。实验证明,提出的航拍车辆检测算法
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无人机航拍的车辆受成像条件及成像距离等限制,所成影像面临背景干扰强、尺度小的缺陷,传统的目标检测算法无法满足高精度和实时的车辆检测。本文提出多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法。首先,提出一种相邻特征连接模块,将浅层的细节特征和相邻深层的语义特征进行融合,形成多尺度特征金字塔模型。然后,设计一种通道特征增强模块,使得网络抑制冗余特征的学习,增强特征之间的判别性。实验证明,提出的航拍车辆检测算法能够达到91.3%的准确率和每秒58帧的实时性,可以较好解决处于遮挡、阴影干扰等复杂环境下的车辆弱小目标
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