基于对抗深度学习的无人机航拍违建场地识别

宫法明; 徐晨曦; 李厥瑾

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基于对抗深度学习的无人机航拍违建场地识别

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对违建场地的检测方法主要是通过人工对无人机航拍视频进行检查,存在检测精度低、识别性能差、工作效率低的问题。提出一种结合空间变换网络与Fast RCNN的生成对抗网络ASTN-Fast RCNN,通过深度学习与无人机航拍视频相结合自动识别检测处在建设初期的违建场地。将空间变换网络作为生成器,生成Fast RCNN目标检测器难以识别的旋转形变样本,并通过目标检测器与生成器的对抗式训练,提高检测器的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效提高对无人机航拍违建场地的识别性能。

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来源
《计算机工程》 |2022年第1期|275-280|共7页
作者
宫法明; 徐晨曦; 李厥瑾;
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作者单位

中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院;

山东青岛266580;

山东电子职业技术学院本科教务处;

济南250200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
违建场地识别; 无人机航拍; 深度学习; 目标识别; 生成对抗网络; 空间变换网络;

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