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专利号: 2020115806092
申请人: 燕山大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-08-09
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法,包括以下步骤;

S1:对航拍数据集进行信息格式转换;

S2:将转换好格式的数据集按合适比例划分成训练集和测试集;

S3:在基础SSD算法上改进增加至七个有效特征层,并对每个有效特征层进行回归和分类步骤获取目标位置和类别;

S4:修改运行参数,使网络更契合无人机航拍目标物体的检测;

S5:使用训练集进行迭代训练,直到损失函数收敛,得到无人机航拍物体检测模型数据,并将运行参数进行保存;

S6:使用测试集对无人机航拍物体检测模型进行测试,对无人机航拍物体检测模型进行评估,将不同层的特征联系分析并引入感受野模块,利用有效特征层的信息,增强网络的提取能力,提升检测精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法,其特征在于:所述数据集最终转换成的格式为VOC格式。

3.根据权利要求1所述的一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法,其特征在于:所述步骤S2中训练集和测试集划分比例为9:1。

4.根据权利要求1所述的一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法,其特征在于:所述步骤S3中在基础SSD算法上改进具体方式为先将Fc7层经过1×1卷积核调整通道数,得出的特征层使用双线性插值法进行上采样处理,接着与conv4_3卷积层进行特征融合成一个特征层,在此特征层之后加入RFB模块得到新的特征层,使用此特征层进行小物体的检测;再将conv4_3层经过1×1卷积核调整通道数,得出的特征层进行反卷积处理,接着与conv3_3卷积层进行特征融合成一个特征层,在此特征层之后加入RFB模块得到新的特征层,使用此特征层也进行小物体的检测;在Fc7层后加入RFB模块;将原特征图转化为高维新特征用于检测物体。

5.根据权利要求1所述的一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法,其特征在于:所述步骤S4中修改运行参数具体为调整每一层有效特征层生成的先验框的min_size、max_size、和ratio等参数,使先验框的尺寸更适用于检测航拍物体。