典型文献
面向无人机视频分析的车辆目标检测方法
文献摘要：
提出一种将航拍车辆视频预处理与轻量化目标检测模型结合的级联方式.首先,针对无人机拍摄的车辆视频数据大量冗余的问题,在边缘设备设置一个两级过滤器,通过帧的像素级及结构性差异过滤大量冗余帧,从而大幅减少传输到后端的检测模型的帧数;其次,针对高精度目标检测模型时延高的问题,采用通道剪枝与层剪枝结合的方法压缩YOLOv3模型并部署在PC端,实现时延和精度的均衡.实验结果表明:两级过滤器能够有效过滤90％以上的冗余帧数,相较于原模型,压缩模型在精度仅下降2％左右的情况下,检测速度提高78.3％,达到36.9帧·s-1.
文献关键词：
无人机;视频预处理;两级过滤器;YOLOv3;模型压缩
中图分类号：
作者姓名：
陶英杰;张维纬;马昕;周密
作者机构：
华侨大学 工学院,福建 泉州 362021;华侨大学 工业智能化与系统福建省高校工程研究中心,福建 泉州 362021
文献出处：
引用格式：
[1]陶英杰;张维纬;马昕;周密-.面向无人机视频分析的车辆目标检测方法)[J].华侨大学学报（自然科学版）,2022(01):111-118
A类：
两级过滤器
B类：
无人机视频,视频分析,车辆目标检测,目标检测方法,航拍,视频预处理,轻量化目标检测,目标检测模型,视频数据,边缘设备,像素级,结构性差异,输到,后端,时延,通道剪枝,层剪枝,YOLOv3,压缩模型,检测速度,模型压缩
AB值：
0.324625
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