【摘 要】
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复杂战场环境下的图像目标检测技术,是未来发展目标自动检测与跟踪一体化坦克火控系统需要解决的关键性问题.针对Faster R-CNN算法在小尺度坦克装甲车辆目标检测方面存在的问
【基金项目】
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国防“十二五”装备预研基金(4040570201);军队院校创新工程项目(2014060014)
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复杂战场环境下的图像目标检测技术,是未来发展目标自动检测与跟踪一体化坦克火控系统需要解决的关键性问题.针对Faster R-CNN算法在小尺度坦克装甲车辆目标检测方面存在的问题,提出一种改进算法.首先采用尺度依赖区域建议网络(RPN),根据目标尺度分布情况在不同深度的卷积层上设置合理大小的滑动窗口,使RPN能够提取出更加精确的建议区域;其次提出一种选择性池化策略,根据尺度依赖RPN产生建议区域的大小选择合适深度的卷积层特征进行ROI池化,为后续的检测子网络保留足够的目标信息.在Tank VOC4000图像
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