【摘 要】
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无人机具有拍摄范围广、灵活性强以及成本低等优点,在运动物体的检测与跟踪、特殊环境下的搜索和救援以及智能交通系统的构建等方面具有重要的意义。由于无人机拍摄视角和高度,以及目标存在尺寸较小、尺度多变等问题,导致通用场景下的检测算法效果差。因此,研究快速、准确的无人机图像目标检测方法是无人机视觉领域的重要课题。本文的具体研究内容如下:首先,综述目标检测的发展历程,包括以手工设计特征为代表的传统目标检测方
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无人机具有拍摄范围广、灵活性强以及成本低等优点,在运动物体的检测与跟踪、特殊环境下的搜索和救援以及智能交通系统的构建等方面具有重要的意义。由于无人机拍摄视角和高度,以及目标存在尺寸较小、尺度多变等问题,导致通用场景下的检测算法效果差。因此,研究快速、准确的无人机图像目标检测方法是无人机视觉领域的重要课题。本文的具体研究内容如下:首先,综述目标检测的发展历程,包括以手工设计特征为代表的传统目标检测方法和基于深度学习的目标检测方法,以及航拍图像数据集的发展现状;回顾深度学习的发展历程和经典的检测算法,阐述深度学习中的卷积神经网络（CNN）的理论基础、实现原理和目标检测算法的优缺点总结;从近年来快速发展的经典算法包括以YOLO系列和SSD、DSSD的一阶段（one-stage）目标检测算法和以R-CNN为代表的二阶段（two-stage）检测算法进行原理介绍。其次,针对传统的目标检测不能及时准确的响应复杂多变的航拍场景,本文选择深度卷积神经网络方法对目标进行特征提取,以性能良好的Cascade R-CNN框架为基准,在经典的深度残差网络的基础上,设计注意力机制的残差网络模块,加强目标的特征提取能力;由于最近邻插值的上采样方法较难捕捉邻域的像素变化,且不能学习多尺度的特征,本文以经典的特征金字塔结构为基础,引入轻量型的基于内容感知的特征融合方式,具有自适应感受野的优点以加强目标特征的融合;同时,选择Relu激活函数,构建快速高效的车辆检测模型。为加强算法检测的鲁棒性,本文从图像翻转、平移、亮度变化、随机裁剪等进行数据增强,以及多尺度训练策略方面进行优化和改进。最后,本文构建以公开数据集Vis Drone为基础,结合实际场景下的无人机航拍图像数据集,验证改进后的车辆检测与识别算法,最终使航拍图像检测的TOP-5精度比Cascade R-CNN提高了1.2%,APm,APl分别提升了2.1%和3.8%,在行人、汽车等类别精度分别提升了2.6%和1.0%,测试数据表明改进后的模型有效的改善了误检、漏检现象,有效提高了检测类别的置信度。该改进方法具有较强的实时检测能力,具有一定的实际应用开发价值。
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