1 宁夏大学信息工程学院, 宁夏 银川 750021
2 中国民用航空西北地区空中交通管理局宁夏分局, 宁夏 银川 750009
小目标、飞机相互遮挡等难以检测的问题,对飞机检测的准确性及实时性提出很大的挑战。将实时性较高的YOLO v3算法应用到机场场面飞机检测领域,并提出两点改进:将骨干网络中的卷积层替换为空洞卷积,保持较高分辨率及较大感受野,提高模型对小目标检测的准确率;通过线性衰减置信得分的方式,对非极大值抑制(NMS)算法进行优化,以提升模型对被遮挡飞机的检测能力。结果表明,改进后的YOLO v3能够较好地检测小目标和遮挡飞机,且在保证实时性的前提下,将检测准确率从72.3%提高到83.7%。
图像处理 场面飞机检测 YOLO v3 空洞卷积 非极大抑制算法 激光与光电子学进展
2019, 56(19): 191003
