边缘场景下基于多维损失优化超分辨率网络的天气图像检测算法

摘要：

在边缘场景下,气象图像采集模型大多部署在算力较低的移动端或边缘设备上,造成观测图像分辨率较低,给天气现象检测带来困难,且传统FSRNet生成的图像存在伪影、模糊等问题,因此需要优化天气图像超分辨率网络,提高图像的分辨率.基于无锚检测器,提出以观测要素为点的检测方案,不需要手动设置锚框,使检测模型轻量且高效.通过引入热图损失、目标注意力损失和对抗性损失等多维损失函数,对粗糙SR网络进行优化,使低分辨率图像完成递进式训练.优化骨干网络ShuffleNetV2,使检测模型更加轻量化,提高超分辨率天气图像检测的性能.实验结果证明,此天气图像超分辨率重建模型可以生成质量更高、细节更加清晰的目标观测图像,更加轻量的检测模型适用于非约束场景,在FDDB上的平均精度值(AverP)达到97.7％,优于其他先进模型.

关键词：超分辨率、无锚检测器、先验信息、神经网络、天气图像检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4;TP274(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室开放研究基金KQ202211

在线出版日期：2023-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：781-792