10.3969/j.issn.1001-4373.2022.05.007
基于轻量化网络的遥感影像铁路沿线地物检测方法
针对无人机搜索和识别目标依赖于目标检测算法的快速性和准确性,以及经典目标检测算法模型结构复杂、计算性能要求高,难以满足移动或嵌入式目标检测任务中的实时性需求问题,提出一种轻量级模型YOLOv4-UAV用于铁路沿线地物目标快速精准检测.该模型首先以YOLOv4为基础结构,引入轻量级MobileNetv3网络作为模型的特征提取网络以降低模型大小,从而提高检测速度;然后,在网络预测结果输出之前引入通道空间注意力机制以提高模型特征提取能力,提高网络性能;最后,提出一种基于差分进化的最优锚配置算法,以平衡所有地物目标类别的检测精度.实验结果表明:该方法有效降低了模型大小,同时提高了地物目标检测精度,能够运行于移动、嵌入式设备.
地物检测、遥感影像、铁路沿线、轻量化网络、YOLOv4
41
TP751.1(遥感技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;甘肃省教育科技创新项目;甘肃省高校产业支撑计划项目;国家市场监督管理总局科技计划;兰州市科技计划项目;兰州市科技计划项目;天津大学-兰州交通大学自主创新基金合作项目;甘肃省高等学校青年博士基金项目
2022-11-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
42-51,80