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基于改进RetinaNet的跑道边灯亮度检测
文献摘要：
为了解决机场跑道边灯亮度检测任务中小目标检测精度低、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进RetinaNet的跑道边灯亮度检测方法.在RetinaNet的基础上,引入倒残差结构和深度可分离卷积,以提升网络的特征提取能力和检测速度.采用K-means聚类算法优化目标样本的锚点框尺寸,以提升网络的检测精度.实验结果表明,相比原始方法,本方法的性能有明显提升,平均检测精度达到97.2％,检测速度达到25.9 frame/s.
文献关键词：
图像处理;跑道边灯;亮度检测;聚类分析;轻量化网络
中图分类号：
作者姓名：
侯启真;孙景彦;王浩;段惠英
作者机构：
中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]侯启真;孙景彦;王浩;段惠英-.基于改进RetinaNet的跑道边灯亮度检测)[J].激光与光电子学进展,2022(02):184-192
A类：
跑道边灯
B类：
RetinaNet,亮度检测,机场跑道,小目标检测,检测精度,检测速度,速度慢,倒残差,残差结构,深度可分离卷积,特征提取能力,means,聚类算法,算法优化,优化目标,锚点框,frame,轻量化网络
AB值：
0.259102
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