基于視覺的錐套目標(biāo)檢測跟蹤算法研究
【學(xué)位單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:V228.17;TP391.41
【部分圖文】:
加油設(shè)備的重量大、成本高,操作復(fù)雜,無法同時給多架受油機進(jìn)行受油 1.1(a)所示;軟式空中加油由受油機的飛行員控制受油機前方的受油探頭與加油機錐套進(jìn)行對接,軟式空中加油相比硬式加油速度較慢,但具有設(shè)備體積小、結(jié)構(gòu)簡進(jìn)行多架受油機的加油等優(yōu)勢,如圖 1.1(b)所示。我國空軍和海軍通常采用軟管式術(shù),軟管式空中加油過程可分為 5 個階段:會和、編隊、對接、加油以及退出。其尤為重要,是空中加油技術(shù)成敗的關(guān)鍵。在對接階段,要求加油機與受油機之間的持一致,同時實時獲取加油錐套相對于受油探頭的相對位置,且要求相對速度不能會導(dǎo)致飛機之間相撞,危險性極高,如圖 1.1 中(c)、(d)所示?罩屑佑鸵箫w行員飛行技術(shù)以及反應(yīng)能力,同時還需要進(jìn)行大量的訓(xùn)練,操作難度和危險性系數(shù)極高(a) 硬式空中加油 (b) 軟式空中加油
Adaboost、DPM、RF(random forest)模型等。圖 1.2 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測的 3 個階段隨著大量公開數(shù)據(jù)集的發(fā)布以及深度學(xué)習(xí)的崛起,目標(biāo)檢測與識別的精度得到不斷深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法得到了廣大研究者們的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便是深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測方面的主要體現(xiàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[43]在目標(biāo)檢測方面的應(yīng)用[44-47]主要分為兩類:基于區(qū)域建議的目標(biāo) R-CNN[48]、Fast R-CNN[49]、Faster R-CNN[50]等;基于回歸的目標(biāo)檢測算法,如 YOLO53]等。其中基于區(qū)域建議的目標(biāo)檢測算法采用兩步式解決方案,首選獲取候選的目標(biāo)對候選的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識別以及區(qū)域回歸操作實現(xiàn)最終目標(biāo)區(qū)域的輸出。R-CNN 采索法(selective search proposal,SSP)根據(jù)紋理產(chǎn)生大量的目標(biāo)候選區(qū)域,然后對每個行裁剪縮放,輸入至 R-CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取卷積網(wǎng)絡(luò)的輸出特征,根據(jù) SVM 分標(biāo)區(qū)域的類別,根據(jù)線性回歸器修正目標(biāo)區(qū)域的尺寸位置信息。算法結(jié)構(gòu)圖如圖 1.3
南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文Fast R-CNN 將候選區(qū)域通過卷積網(wǎng)絡(luò)映射到輸出的特征圖中,通過對全局圖像做一運算即可獲得所有候選區(qū)域的卷積網(wǎng)絡(luò)特征;通過 ROI Pooling 層實現(xiàn)候選區(qū)域特替代對候選區(qū)域的縮放操作;將目標(biāo)類別的判斷以及目標(biāo)區(qū)域的回歸操作通過 softm連接的方式與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行串聯(lián),實現(xiàn)了更加便捷的訓(xùn)練處理。算法結(jié)構(gòu)圖如圖 1.4
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號:2811785
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