【摘 要】
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近年来,小目标和遮挡目标检测成为遥感图像处理和人流量监测的研究热点之一。在复杂的场景中,目标尺度小、密集程度高并且容易发生相互遮挡,使得小目标和遮挡目标检测面临巨大挑战。本文基于卷积神经网络强大的特征提取能力,开展面向小目标和遮挡目标检测的深度学习模型研究,为智慧交通领域中弱小目标和遮挡目标检测任务提供检测器模型,具有一定的科学研究意义。本文的主要内容可以分为如下几个部分:（1）本文介绍了小目标和
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近年来,小目标和遮挡目标检测成为遥感图像处理和人流量监测的研究热点之一。在复杂的场景中,目标尺度小、密集程度高并且容易发生相互遮挡,使得小目标和遮挡目标检测面临巨大挑战。本文基于卷积神经网络强大的特征提取能力,开展面向小目标和遮挡目标检测的深度学习模型研究,为智慧交通领域中弱小目标和遮挡目标检测任务提供检测器模型,具有一定的科学研究意义。本文的主要内容可以分为如下几个部分:（1）本文介绍了小目标和遮挡目标检测的应用背景和存在的问题,并综述了基于深度学习的目标检测模型的原理和性能优缺点,总结了不同种类检测器对于小目标和遮挡目标的研究现状。（2）本文针对DOTA数据集中高分辨率图片,对原始数据进行剪裁和筛选,并对目标标签进行聚类分析,利用K-means++聚类算法优化候验框生成机制,提高算法对小目标特征的学习概率。（3）本文提出基于加强特征提取的小目标检测算法YOLOv3-E。针对原网络中小目标表征能力弱的缺陷,改进YOLOv3的网络结构,增加双向特征融合机制,实现渐层局部特征和深层全局特征的增强,并融合跨尺寸特征语义,增强算法对于小目标特征信息的提取能力;针对特征融合时小目标特征信息容易受噪声影响的问题,引入注意力机制模块,防止小目标的特征信息丢失。（4）本文提出基于改进YOLOv3的密集遮挡目标检测算法。在YOLOv3-E中引入SP P模块,分析其优缺点并做相应改进;针对原YOLOv3中非极大值抑制的缺陷,改进预测框筛选机制;针对YOLOv3的交并比计算方式对密集遮挡目标检测的缺陷,优化交并比函数,提高了算法对于遮挡目标的检测精度,降低密集场景下检测遮挡目标的漏检率。实验部分,利用Python作为开发语言,Pytorch作为深度学习框架。针对小目标和遮挡目标,分别选择在DOTA和Crowd Human数据集上对本文提出的算法进行实验,定量对比不同模块对于模型性能的影响以及不同检测器的召回率,准确率,平均精度三个指标;定性对比不同检测器的检测结果效果图。
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