基于深度去噪自动编码器的无人机航空影像目标检测

发布时间：2023-05-07 21:35

　　利用无人机航拍获取目标场景影像信息的方式,具有可低空作业、覆盖面积广、机动性强、效率高、不受地势环境阻碍等优点,广泛应用于军民用领域,军事领域包括威胁目标空中监视、目标搜索、目标打击,民用领域包括交通监测、灾难营救、管线巡检、区域勘测、边境巡逻等方面。无人机航空影像目标检测过程中,针对待识别目标具有多个角度、成像像素尺寸小、机体震动干扰强等困难,提出一种基于深度去噪自动编码器的目标检测模型。该模型通过进行选择性搜索,提取航空影像感兴趣区域,计算感兴趣区域的径向梯度特征,得到旋转不变特征向量,利用深度去噪自动编码器滤掉原始数据中的噪声,并提取特征向量的深层特征。在国际无人机低空航空影像标准数据集UAV123以及德国宇航院的慕尼黑无人机航空影像集DLR 3K上开展了识别实验,结果表明,针对航空影像目标包括地面车辆、行人、海面船只等,所提方法能够达到90%以上的识别精度,在精准率、召回率、F1调和值等指标上领先于现有方法。

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【文章目录】：
1 本文方法
    1.1 旋转不变特征
    1.2 深度去噪编码器模型
        1.2.1 模型结构
        1.2.2 训练过程
2 实验验证
    2.1 实验环境与数据集
    2.2 目标检测性能评价指标
    2.3 实验结果与分析
3 结 论



本文编号：3811368