【摘 要】
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近几十年来,随着综合国力的不断提升,我国在航空领域取得了较为突出的成就,空中飞行器的种类和数量都在不断增长,但与此同时如无人机“黑飞”、滥飞”等事件也时有发生,给我们的生活带来各种安全隐患。从大量图像数据中对这些空中目标进行自动部位识别能够方便相关人员对空域进行的活动实行有效的监管,优化空域管理,减少人力成本,提高工作效率。本文基于语义分割对空中目标部位识别算法进行了研究,主要工作如下:（1）构建
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近几十年来,随着综合国力的不断提升,我国在航空领域取得了较为突出的成就,空中飞行器的种类和数量都在不断增长,但与此同时如无人机“黑飞”、滥飞”等事件也时有发生,给我们的生活带来各种安全隐患。从大量图像数据中对这些空中目标进行自动部位识别能够方便相关人员对空域进行的活动实行有效的监管,优化空域管理,减少人力成本,提高工作效率。本文基于语义分割对空中目标部位识别算法进行了研究,主要工作如下:（1）构建了空中目标部位识别的数据集,包括卫星、无人机、飞机,并对数据集进行标注,采用翻转、旋转、调整图片亮度、对比度、截取目标和背景图拼接合成等数据增强方法实现数据集的扩充;（2）设计基于DeepLabV3+改进的语义分割的算法,降低参数量,提高模型分割的速度。利用Tensor Flow深度学习框架实现相关代码的编写,利用构建的数据集训练并测试神经网络模型,根据实验结果,改进后的模型能够在精度下降不多的情况下加快模型的推理速度,达到原模型的1.6倍;（3）针对目标部位进行语义分割时部位边缘分割效果较差的问题,在改进的Deep Lab V3+网络结构的基础上加入边缘检测辅助任务分支,利用构建的数据集训练并优化模型。实验结果表明,加入边缘检测分支的语义分割模型对目标部位的边缘分割效果更好,整体的分割精度比Deep Lab V3+轻量化模型提高了3%;（4）基于PyQt5,设计搭建了空中目标部位识别系统,调用分割模型实现对卫星、无人机、飞机的部位分割,增强算法的可用性、易用性。
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