【摘 要】
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飞速发展的道路交通给人们的工作和生活带来快捷便利的同时,日益复杂的道路状况也为出行安全带来诸多隐患,严重的交通拥堵现象和交通事故的频发给传统的交通监管方式带来严峻挑战。完善交通监控系统对保障道路安全、缓解交通压力具有重要的意义。凭借机动性高、灵活性强的优势,无人机已经广泛应用于交通监控系统中。无人机航拍图像中包含丰富的交通信息,对航拍图像进行处理以自动提取有效信息具有重要意义。基于无人机航拍图像的
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飞速发展的道路交通给人们的工作和生活带来快捷便利的同时,日益复杂的道路状况也为出行安全带来诸多隐患,严重的交通拥堵现象和交通事故的频发给传统的交通监管方式带来严峻挑战。完善交通监控系统对保障道路安全、缓解交通压力具有重要的意义。凭借机动性高、灵活性强的优势,无人机已经广泛应用于交通监控系统中。无人机航拍图像中包含丰富的交通信息,对航拍图像进行处理以自动提取有效信息具有重要意义。基于无人机航拍图像的车辆实例分割是交通监控系统的重要组成部分,对交通流量监测、高速公路巡查、交通事故取证等起到重要作用。与通用的实例分割方法相比,航拍车辆目标实例分割方法面临缺乏训练数据、车辆具有任意朝向、车辆尺度变化大以及图像背景复杂等诸多挑战。本文系统研究了基于无人机航拍图像的车辆实例分割算法,主要工作及创新点总结如下:第一,针对目前航拍车辆实例分割领域数据匮乏的问题,本文构建了一个基于无人机的航拍车辆实例分割数据集,并归纳出一种计算机辅助标注方法,可以有效减少数据标注过程中的工作量。第二,针对无人机采集的图像中车辆存在任意方向的问题,本文提出了一种基于主动旋转卷积核的实例分割方法。在Mask R-CNN算法的基础上使用主动旋转卷积核代替传统的2D平面卷积核,并将原始的分类分支和回归分支分离。将主动旋转卷积核提取的对旋转敏感的特征用于回归分支和掩膜分支,对旋转敏感特征应用全局平均池化得到旋转不变的特征,将旋转不变的特征应用于分类分支。第三,针对车辆尺度变化大、航拍图像背景复杂的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航拍车辆实例分割方法。在骨干网络部分,应用通道注意力机制使金字塔网络中深层网络中的高级语义特征和浅层网络中的细节特征根据其重要性进行自适应特征融合,得到更加平衡的多尺度特征。在头部网络中将分类分支与回归分支进行分离,并对位置敏感的回归分支和掩膜分支中应用空间注意力机制,引导头部网络更加关注目标车辆区域而抑制背景噪声。本文提出的方法在具有挑战性的UVSD数据集上进行了验证,实验效果良好且优于同类型算法,证明了本文提出算法的有效性。
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