文献类型：期刊文章

作　　者：郭进祥[1,2] 刘立波[1] 徐峰[1] 郑斌[1]

Guo Jinxiang;Liu Libo;Xu Feng;Zheng Bin(School of Information Engineering,Ningxia University,Yinchuan,Ningxia 750021,China;Ningxia Branch,Northwest Regional Air Traffic Management Branch of Civil Aviation Administration of China,Yinchuan,Ningxia 750009,China)

机构地区：[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

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国家自然科学基金(61862050);西部一流大学科研创新项目(ZKZD2017005);宁夏自然科学基金(2018AAC03219)

年　　份：2019

卷　　号：56

期　　号：19

起止页码：103-111

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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%。

关 键 词：图像处理 场面飞机检测  YOLO  V3 空洞卷积  非极大抑制算法  

分 类 号：TP391.7]