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基于深度去噪自動編碼器的無人機(jī)航空影像目標(biāo)檢測

發(fā)布時間:2023-05-07 21:35
  利用無人機(jī)航拍獲取目標(biāo)場景影像信息的方式,具有可低空作業(yè)、覆蓋面積廣、機(jī)動性強(qiáng)、效率高、不受地勢環(huán)境阻礙等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于軍民用領(lǐng)域,軍事領(lǐng)域包括威脅目標(biāo)空中監(jiān)視、目標(biāo)搜索、目標(biāo)打擊,民用領(lǐng)域包括交通監(jiān)測、災(zāi)難營救、管線巡檢、區(qū)域勘測、邊境巡邏等方面。無人機(jī)航空影像目標(biāo)檢測過程中,針對待識別目標(biāo)具有多個角度、成像像素尺寸小、機(jī)體震動干擾強(qiáng)等困難,提出一種基于深度去噪自動編碼器的目標(biāo)檢測模型。該模型通過進(jìn)行選擇性搜索,提取航空影像感興趣區(qū)域,計(jì)算感興趣區(qū)域的徑向梯度特征,得到旋轉(zhuǎn)不變特征向量,利用深度去噪自動編碼器濾掉原始數(shù)據(jù)中的噪聲,并提取特征向量的深層特征。在國際無人機(jī)低空航空影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集UAV123以及德國宇航院的慕尼黑無人機(jī)航空影像集DLR 3K上開展了識別實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,針對航空影像目標(biāo)包括地面車輛、行人、海面船只等,所提方法能夠達(dá)到90%以上的識別精度,在精準(zhǔn)率、召回率、F1調(diào)和值等指標(biāo)上領(lǐng)先于現(xiàn)有方法。

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
1 本文方法
    1.1 旋轉(zhuǎn)不變特征
    1.2 深度去噪編碼器模型
        1.2.1 模型結(jié)構(gòu)
        1.2.2 訓(xùn)練過程
2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集
    2.2 目標(biāo)檢測性能評價指標(biāo)
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3 結(jié) 論



本文編號:3811368

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