【摘 要】
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为了保证定位的速度和准确率,采用2016年在目标检测领域取得最佳检测效果的YOLO v2网络制作了以明显特征的地物作为目标区域的目标检测数据集。通过目标框维度聚类、分类网络
【机 构】
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中国人民解放军空军航空大学航空航天情报系;
【基金项目】
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吉林省自然科学基金(20130101069JC)
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为了保证定位的速度和准确率,采用2016年在目标检测领域取得最佳检测效果的YOLO v2网络制作了以明显特征的地物作为目标区域的目标检测数据集。通过目标框维度聚类、分类网络预训练、多尺度检测训练及更改候选框的筛选规则等方法改进YOLO v2网络,使其更好地适应定位任务。能够将无人机实时获取的航拍图像定位到目标区域,并通过投影关系进行坐标转换得到无人机的经纬度。结果表明:该方法效果较为理想,在航拍图像的目标区域检测任务中检测网络的平均准确率提高到79.5%;在包含目标区域的航拍图像中,经模拟飞行的仿真实验验证,其网络定位准确率大于84%。
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