【摘 要】
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无人机作为一种新型遥感传感器,越来越多地被应用在医疗、交通、环境监测、灾害预警、动物保护以及军事等领域。由于无人机飞行器飞行高度差异大、采集影像视角可变、飞行速度快,因此无人机影像上的目标具有尺度变化大、分布差异明显、背景复杂、存在大量遮挡等特点,这为无人机影像目标检测带来了一定的困难。针对此,提出一种多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法,在现有的目标检测算法的基础上,增加多尺度的空洞卷积模块,
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;莫斯科国立测绘大学,俄罗斯莫斯科,105064
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无人机作为一种新型遥感传感器,越来越多地被应用在医疗、交通、环境监测、灾害预警、动物保护以及军事等领域。由于无人机飞行器飞行高度差异大、采集影像视角可变、飞行速度快,因此无人机影像上的目标具有尺度变化大、分布差异明显、背景复杂、存在大量遮挡等特点,这为无人机影像目标检测带来了一定的困难。针对此,提出一种多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法,在现有的目标检测算法的基础上,增加多尺度的空洞卷积模块,加大视野感知域,提高网络对无人机影像中的目标分布情况、尺寸差异等特点的学习能力,进一步提升网络对无人机影
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