面向航空影像下车辆目标的实时检测算法

摘要：

为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale fair single convolution detector,LSFSCD).相比传统检测方法和基于CNN的通用检测等方法,其架构更加简单,模型更小.该架构减少了误检和错检,实现更高检测精度的同时减少训练时间.通过使用Caffe框架在8g显存GTX1080上对VEDAI和DLR数据集进行实验,其结果验证了所提算法的有效性.

关键词：航空影像、车辆检测、实时、卷积、神经网络、深度学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51365017

在线出版日期：2019-08-02（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：1956-1963