【摘 要】
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针对现有方法利用无人机影像对房屋目标进行检测的过程中存在错检、漏检率高等问题,构建了单阶段卷积神经网络来实施无人机影像房屋检测,并在德国宇航中心开源数据集(Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt,DLR)3K Vehicle的基础上,采用多种数字图像增强手段对原始图像进行数据增强处理,提高训练后模型的泛化能力。在测试数据集上对训练后的网络进行测试,采用精度
【机 构】
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湖南环境生物职业技术学院 园林学院,湖南 衡阳421005
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针对现有方法利用无人机影像对房屋目标进行检测的过程中存在错检、漏检率高等问题,构建了单阶段卷积神经网络来实施无人机影像房屋检测,并在德国宇航中心开源数据集(Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt,DLR)3K Vehicle的基础上,采用多种数字图像增强手段对原始图像进行数据增强处理,提高训练后模型的泛化能力。在测试数据集上对训练后的网络进行测试,采用精度均值(Average Precision,AP)和每秒传输帧数(Frames Per Second,FP
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