光流网络的无人机视频运动目标检测方法

摘要：

针对传统光流技术的无人机视频运动目标检测方法计算效率低等问题,提出一种基于改进光流网络的无人机视频运动目标检测方法.首先利用卷积神经网络分别提取视频序列影像中目标的运动特征,并利用所提取特征进行光流计算;其次通过堆叠网络结构增加网络深度、引入小位移子网络等方法提高光流计算的精度和效率;最后通过光流阈值分割实现运动目标的检测.采用4组不同飞行模式下的无人机视频数据进行实验,实验结果表明,无论是在悬停模式还是在航行模式下,所提方法均能实现单目标、多目标和遮挡目标的检测,检测效果更好、计算效率更高(计算时间≤35 ms),基本能满足无人机视频运动目标实时处理的需求.

关键词：光流、卷积神经网络、小位移、无人机视频、运动目标检测

所属期刊栏目：38

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;河南省科技攻关计划

在线出版日期：2021-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：272-279