典型文献
基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究
文献摘要：
针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net.以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测.在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较.研究结果表明:设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4％,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性.
文献关键词：
交通工程;智能交通;小尺度车辆检测;条件生成对抗;航拍图像
中图分类号：
作者姓名：
李旭;宋世奇;殷晓晴
作者机构：
东南大学仪器科学与工程学院,江苏南京 210096
文献出处：
引用格式：
[1]李旭;宋世奇;殷晓晴-.基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究)[J].中国公路学报,2022(12):193-204
A类：
小尺度车辆检测
B类：
空间分布特征,无人机航拍,实时检测,下存,图像分辨率,分辨率高,检测特征,特征点,稀少,卷积网络,网络检测,检测器,航拍图像,切分,测网,DF,Net,单阶段目标检测,检测框架,SSD,深度可分离卷积,抗混叠,低通滤波器,高效检测,条件生成对抗,CGAN,密度估计,生成器,密度图,局部图,全局图,一同,决策层融合,道路交通,交通场景,下车,检测领域,均值平均精度,精度指标,网络对比,网络比较,交通工程,智能交通
AB值：
0.317499
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