無(wú)人機(jī)航拍圖像有高分辨率和數(shù)據(jù)易獲得性等特點(diǎn),但航拍圖像中存在著道路復(fù)雜性和類別多樣性等多種問(wèn)題,利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)檢測(cè)上的強(qiáng)大特征表達(dá)能力,研究如何在無(wú)人機(jī)航拍圖像上準(zhǔn)確檢測(cè)道路已成為重要研究方向之一。近年來(lái),在無(wú)人機(jī)航拍圖像上進(jìn)行道路信息檢測(cè)已經(jīng)有了許多研究,但由于道路的不同部分在寬度和形狀上不盡相同,如村道和山路等;不同類型道路具有不同顏色和紋理特征,如街道和土路等;同時(shí),道路區(qū)域拍攝時(shí)被建筑、樹(shù)木等諸多物體遮擋,使得道路信息的準(zhǔn)確檢測(cè)仍然是航拍圖像檢測(cè)領(lǐng)域的研究難點(diǎn)。本文利用條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建了一種航拍圖像道路信息檢測(cè)模型。具體研究?jī)?nèi)容如下:（1）研究和改進(jìn)用于提取無(wú)人機(jī)航拍圖像道路信息的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)航拍圖像道路提取結(jié)果精度問(wèn)題以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模太大難以應(yīng)用的缺陷,提出了一種基于U-Net思想改進(jìn)生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的道路檢測(cè)模型,主要分為三點(diǎn):一是在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下采樣中引入殘差思想,通過(guò)跳遠(yuǎn)連接能夠使得特征信息直接到達(dá)更深層次的卷積網(wǎng)絡(luò),獲取細(xì)節(jié)特征;二是在下采樣的底層引入一種全局金字塔池化模塊,其能通過(guò)聚合上下文信息,提高分割精度;三是為防止在下采樣過(guò)程中道路信息的丟失... 

【文章來(lái)源】：西北師范大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GAN訓(xùn)練過(guò)程

第2章基礎(chǔ)理論與技術(shù)7與原始的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的生成網(wǎng)絡(luò)相比，U-Net的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法可以支持少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，其在編碼層和解碼層跳遠(yuǎn)連接結(jié)構(gòu)決定著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身就可以實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的目標(biāo)檢測(cè)，得到的結(jié)果也更加能夠反應(yīng)圖像的原始信息[28]。U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2-2所示。主要由卷積層、最大池化層(下采樣)、反卷積層(上采樣)以及ReLU非線性激活函數(shù)組成[29]。圖2-2U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.1.3深度卷積判別網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[30](ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一類包含多層多卷積計(jì)算的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，一直以來(lái)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有表征學(xué)習(xí)的能力，能夠使用不同層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類，因此，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用來(lái)作為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的判別器與生成器互相優(yōu)化。CNN主要包括輸入層，卷積層，池化層，全連接層和輸出層[31]。（1）輸入層使用梯度下降算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類似，都需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。具體的，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入初始數(shù)據(jù)樣本前，需在初始通道維度對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，若輸入數(shù)據(jù)為像素，則將分布于

西北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2-3殘差學(xué)習(xí)卷積單元結(jié)合殘差網(wǎng)絡(luò)模塊能有效解決模型梯度減少、梯度消失的問(wèn)題，通過(guò)跳躍連接到更深層次，使得模型能夠充分學(xué)習(xí)到道路圖像的分布，從而提高分割的效果[43]。2.3全局金字塔池化模塊全局金字塔池化模塊來(lái)源于金字塔場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)(PyramidSceneParsingNet，PSPNet)，其能夠通過(guò)聚合特征圖中不同區(qū)域的背景信息，提高模型獲取全局信息的能力[44]。在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)通常會(huì)出現(xiàn)如下情況：（1）語(yǔ)境關(guān)系不匹配。語(yǔ)境關(guān)系是普遍存在的，尤其對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解至關(guān)重要，有些物體常是一起出現(xiàn)的，例如：汽車通常是在道路上行駛，而不是在河里。（2）類別混淆。道路區(qū)域和建筑物的外觀十分相似，在這種情況下，對(duì)于物體的檢測(cè)結(jié)果不可能既是道路又或是建筑物，只能通過(guò)類別之間的關(guān)系解決。（3）不明顯的類別。特征圖中包含不同尺寸的目標(biāo)信息。一些小的物體，如路燈和指示牌，很難被分割出來(lái)。相對(duì)大的一些物體，如自行車和摩托車，外觀相似，由于忽略了全局場(chǎng)景類別，導(dǎo)致他們很難區(qū)分開(kāi)。在語(yǔ)義分割中，許多錯(cuò)誤都與感受野獲取的全局信息和語(yǔ)境關(guān)系有著關(guān)聯(lián)。因此，擁有適當(dāng)?shù)膱?chǎng)景級(jí)全局信息的深度網(wǎng)絡(luò)可以大大提高場(chǎng)景解析的能力。全局金字塔池化模塊如圖2-4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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[2]基于FPGA的哈特曼光斑圖像處理算法設(shè)計(jì)[D]. 劉國(guó)成.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[3]基于多特征融合的無(wú)人機(jī)航拍圖像識(shí)別研究[D]. 王建榮.成都理工大學(xué) 2015
[4]基于航拍圖像的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 韓露.北京理工大學(xué) 2015



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