【摘 要】
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随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测技术逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。然而现有的目标检测算法通常无法做到检测效率和精度的平衡。其次,目标检测算法只能预测物体的边框坐标,无法精确到物体的轮廓,因此如何在保证检测效率的同时,使目标检测算法可以精确到物体的轮廓是一个待解决的问题。此外,由于目标检测数据集的标注较为复杂,需要耗费很多的时间成本以及人力成本,而现实场景中的物体分布和背景通常在不
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随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测技术逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。然而现有的目标检测算法通常无法做到检测效率和精度的平衡。其次,目标检测算法只能预测物体的边框坐标,无法精确到物体的轮廓,因此如何在保证检测效率的同时,使目标检测算法可以精确到物体的轮廓是一个待解决的问题。此外,由于目标检测数据集的标注较为复杂,需要耗费很多的时间成本以及人力成本,而现实场景中的物体分布和背景通常在不断变化,因此如何在不大量标注数据集的同时,还能保证目标检测算法在多种多样的场景中,仍能准确提取目标特征,具有良好的检测目标的能力,是一个待解决的问题。基于单阶段目标检测算法SSD,本文分别提出了将边缘检测算法和SSD融合的ED-SSD算法以及将域适应方法应用在SSD中的SW-RFB-SSD算法,并将所提出的算法应用在智慧机场检测机舱门的实际场景中。最终ED-SSD算法可以检测精确到轮廓的舱门位置,SW-RFB-SSD算法在不大量标注数据集的情况下,可以检测不同天气情况下各种类型的机舱门,并达到良好的精度。本文的主要工作包括:1、本文提出了将基于深度学习的边缘检测算法和单阶段目标检测算法融合的端到端的网络模型ED-SSD,使得网络在预测物体边框坐标以及所属类别的同时,检测图像中物体的轮廓。并且实验发现,将两个任务的算法融合后,分别提升了各个任务的精度,其中目标检测任务在VOC2012数据集上可以提升2-3个m AP值,在MS COCO数据集上可以提升5-6个m AP值,边缘检测任务可以提升2-3个ODS-F分数。2、本文将ED-SSD模型应用在了智慧机场的现实场景中。基于智慧机场的现实场景,ED-SSD模型可以利用物体轮廓像素坐标修正那些与物体真实位置存在误差的预测边框,从而预测出精确到舱门轮廓的位置,为后续实现登机桥自动精准对接做了前期的准备工作。3、本文提出了将基于深度学习的域适应方法应用在单阶段目标检测算法中的模型SW-RFB-SSD,以单阶段目标检测算法SSD为基本框架,结合了将全局特征进行弱对齐以及将局部特征进行强对齐的思想,使得在不大量标注数据集的情况下,依然可以在目标域数据集上有较好的检测精度。并且为了保证检测效率的同时,进一步提高物体检测的精度,还利用了不同尺度的感受野,使模型可以从训练集中学习到更丰富的特征。4、本文将SW-RFB-SSD模型应用在了智慧机场的现实场景中。基于智慧机场的现实场景,SW-RFB-SSD模型可以在仅对部分类型的机舱门数据进行有监督训练的情况下,直接检测各种外观不同的机舱门,减少了数据集标注的人力成本以及时间成本。
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