【摘 要】
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针对机场低空区域鸟类对飞行器起飞和降落带来的安全问题，提出一种轻量型高分辨率的鸟群场景识别网络，用于实现鸟群的计数和定位．该网络以高分辨率网络为基础框架，使用非对称卷积和Ghost模块对网络进行轻量化，并在网络的第四阶段引入联合金字塔上采样模块，提升模型对多尺度特征的融合能力．进一步提出联合使用负样本抑制损失函数，用于监督网络的训练过程，使网络更加关注于鸟类目标．将所提出的模型在鸟群数据集上进行实
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助项目（18JCYBJC42300）； 中国民航大学研究生科研创新项目（2021YJS024）；
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针对机场低空区域鸟类对飞行器起飞和降落带来的安全问题，提出一种轻量型高分辨率的鸟群场景识别网络，用于实现鸟群的计数和定位．该网络以高分辨率网络为基础框架，使用非对称卷积和Ghost模块对网络进行轻量化，并在网络的第四阶段引入联合金字塔上采样模块，提升模型对多尺度特征的融合能力．进一步提出联合使用负样本抑制损失函数，用于监督网络的训练过程，使网络更加关注于鸟类目标．将所提出的模型在鸟群数据集上进行实验，实验结果表明：本方法可以有效对鸟群进行计数和定位，并在模型性能和模型参数量上达到了平衡．为进一步验证所提出方法的有效性，在两个人群数据集（Shanghai Tech,UCF-QNRF）上进行训练与测试，证明其具有较高的准确性和鲁棒性．
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