基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

韩松臣; 张比浩; 李炜; 汤新民; 付道勇

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基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

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cqvip:针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的“自顶向下”的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。

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来源
《南京航空航天大学学报》 |2019年第6期|735-741|共7页
作者
韩松臣; 张比浩; 李炜; 汤新民; 付道勇;
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作者单位

四川大学空天科学与工程学院成都 610065;

南京航空航天大学民航学院南京 211106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航空港（站）、机场;
关键词
机场场面监视; 多尺度特征融合; 在线难例挖掘; 小目标物体检测;

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