光学与光电技术, 2020, 18 (2): 60, 网络出版: 2020-06-18  

一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法

A Key Point Detection Algorithm for UAV Based on Cascaded Neural Network
贾昊龙 1,2,3,*包启亮 1,2,3秦睿 4
作者单位
1 中国科学院光束控制重点实验室, 四川 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所, 四川 成都 610209
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 成都玻尔兹曼科技有限公司, 四川 成都 610041
摘要
提出了一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法。该算法采用的网络由两部分级联而成: 网络 1负责对目标整体进行检测; 网络 2接收目标图像作为输入, 输出目标上关键点位置信息。针对现有方法通过加深网络提升准确性带来的低实时性问题, 该算法通过引入两种跨层级连接方式, 加强神经网络对全局信息的重利用, 提升关键点定位的准确性, 同时利用深度可分离卷积降低网络参数量, 提升实时性。经测试集数据验证, 该算法在复杂环境下关键点定位相对误差为 0.03, 在 NvidiaGeforceGTX1080ti上平均运行速度为 28f/s。在保证较高定位准确性的同时, 满足当前应用对算法实时性的要求。
Abstract
Aiming at the key point detection problem of UAV, a key point detection algorithm based on cascade neural network is proposed. The neural network used in the algorithm is cascaded into two parts: network1 detects the whole target; network2 receives the target image as input, then outputs the location information of the key points on the target. Aiming at the low real-time problem caused by the existing methods by deepening the accuracy of the network, this algorithm introduces two kinds of cross-level connection methods to enhance the reuse of global information and improve the accuracy of key point positioning. At the same time, it reduces the amount of network parameters and improves the real-time performance by using depth separable convolutions. The test data shows that the relative error of key point positioning is 0.03 in complex background, and the average running speed is 28 f/s on Nvidia Geforce GTX 1080ti. While guaranteeing high positioning accuracy, it meets the real-time requirements of current applications.

贾昊龙, 包启亮, 秦睿. 一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法[J]. 光学与光电技术, 2020, 18(2): 60. JIA Hao-long, BAO Qi-liang, QIN Rui. A Key Point Detection Algorithm for UAV Based on Cascaded Neural Network[J]. OPTICS & OPTOELECTRONIC TECHNOLOGY, 2020, 18(2): 60.

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