基于[KG-*9]Ghost卷积与注意力机制的SAR图像建筑物检测算法

针对深度卷积神经网络存在模型参数量大、占用内存资源等问题,提出了一种基于轻量化网络的SAR图像建筑物检测算法。首先以旋转目标检测算法R-centernet为基础,将主干网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,并构建Ghost-ResNet网络,降低模型参数量;其次提出了融合宽高信息的通道注意力模块,增强网络对图像中显著区域的精确定位能力;使用CARAFE上采样代替网络中的DCN模块,在上采样过程中充分结合特征图信息,提高目标检测能力;最后使用改进的R-centernet算法在旋转标注的SAR图像建筑物数据集上进行训练与测试。实验结果表明,相比于原始R-centernet算法,改进后的算法准确率提高了3.8%,召回率提高了1.2%,检测速度提高了12帧/s。     

基于YOLOv5 改进的小目标检测算法

针对传统目标检测算法存在对小目标检测的识别精度低和不稳定的问题,提出基于YOLOv5 改进的小目 标检测算法。基于卷积神经网络加入额外的检测头,采用数据增强策略并更改网络卷积步长,解决了小目标像素低、 占比小、易重叠和难以分辨等问题;同时依托真实检测场景制作一个全新的针对飞机检测的卫星影像数据集,该数 据集的待检测小目标占比达61%,飞机姿态及场景丰富,有助于客观全面地验证网络精度。将改进后的算法与原始 的YOLOv5 模型进行对比,结果表明,其平均精确率AP 值较原始YOLOv5 模型提升约3%。     

基于改进YOLOv3的合成孔径雷达图像中建筑物检测算法

传统合成孔径雷达（SAR）图像中建筑物检测算法主要是在特定场景下通过人工提取特征进行特定类别的建筑物检测,存在平均检测精度不高、检测效率低的问题,为此提出一种基于改进YOLOv3的SAR图像中建筑物检测算法,通过深度学习实现建筑物的自动检测。制作SAR图像中建筑物数据集,针对建筑物的尺寸特点,通过改进的K均值聚类算法重新设置先验框大小;在结构上借鉴深度神经网络的聚合残差转换思想,将YOLOv3骨架网络中用于构建特征层的单路卷积残差模块改进为多路卷积残差模块,提高通道信息利用率的同时降低计算量;加入浅层特征融合模块,增加特征图中建筑物的形状特征所占比重,在特征融合层之前,使用转置卷积进行上采样,增加细节特征;使用改进YOLOv3算法进行建筑物检测模型的训练,并在测试集上进行测试。实验结果表明,相比原始YOLOv3算法,改进YOLOv3算法在SAR图像中建筑物数据集上平均检测精度提高了9.2%,召回率提高了6.3%,同时保持了较快的检测速度。     

基于改进YOLOv4-tiny 的舰面多目标检测算法

针对舰面多目标的检测问题,提出一种改进YOLOv4-tiny 的舰面多目标检测算法。在卷积神经网络中引 入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),通过混合通道特征和空间特征来关注舰面目标和 抑制背景特征,提高网络的抗背景干扰能力;针对目标尺度变化加入空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)以融合不同尺度的特征,提高对不同大小目标的检测能力;使用Mish 激活函数替代Leaky ReLU 激活函数以获 得更好的泛化能力。实验结果表明：5 类舰面目标的平均检测精度为92.22%,接近YOLOv4 算法的96.48%,而检测 速度(frames per second,FPS)达到了42.5 帧/s,远高于YOLOv4 的18 帧/s;该算法能较好地平衡准确率和速度的关 系,可以对舰面目标进行实时检测。     

基于单阶段网络模型的目标检测改进算法

针对目前单阶段目标检测算法中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出一种基于单阶段网络模型的目标检测改进算法。该算法使用深度残差网络对基础网络进行替换,提取更优秀的特征;增加一层用于检测小目标的底层特征图;结合反卷积和特征融合的方法,对提取出的高层特征图与底层特征图进行融合,使新的特征图中包含更丰富的上下文信息;设计更密集的检测框且在每层卷积层后都添加批规范化操作以提升模型训练速度,防止过拟合。仿真实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC2007数据集上较原始算法检测精度提升1.3%,检测效果更加准确,同时改进算法显著改善了误检、漏检等问题;但由于网络复杂度过高,导致检测速度有所下降。     

基于生成式对抗网络的合成孔径雷达舰船数据增广在改进单次多盒检测器中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）图像舰船目标检测领域舰船数据获取成本较高、数据集稀少的问题,提出一种基于像素对像素（pix2pix）生成式对抗网络(GAN)的数据增广技术。制作一个用于pix2pix GAN的数据集,通过对GAN网络的训练和测试得到800张新的SAR舰船样本,并对生成的典型样本进行了客观评价;针对传统SAR舰船目标检测算法鲁棒性差、易受斑点噪声影响的缺点,提出一种基于改进单次多盒检测器(SSD)的SAR舰船检测算法,通过在SSD加入Inception模块增强其对多尺寸目标适应性,提高检测器性能;将pix2pix GAN生成的SAR舰船数据进行标注后加入改进的SSD中,在SAR舰船检测数据集上进行大量对比实验。实验结果表明：当将生成的样本加入原SSD后,检测精度比原SSD检测算法提高了4.3%;当将生成的样本加入改进的SSD后,检测精度相比改进的SSD提高了1.9%;检测器中没有加入生成样本的情况下,改进SSD算法相比原SSD检测算法,检测精度提升了4.7%.     

改进的YOLOv3算法及其在军事目标检测中的应用

复杂环境下军事目标检测技术是提高战场态势生成、分析能力的基础和关键.针对军事目标检测任务在复杂环境下传统检测算法的检测性能较低问题,提出一种基于改进YOLOv3的军事目标检测算法,通过深度学习实现复杂环境下军事目标的自动检测.构建军事目标图像数据集,为各类目标检测算法提供测试环境;在网络结构上通过引入可形变卷积改进的R...     

一种基于显著性的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是目标识别等领域的研究热点。考虑到红外弱小图像中目标信噪比较低,且成像目标的尺度变化较大,构建一种同时考虑局部显著性特征和全局显著性特征的红外弱小目标检测框架。构建一种基于多尺度卷积核的显著性目标检测算法,将该算法与谱残差算法分别进行显著图计算;在得到局部和全局显著图后,采用形态学方法进行显著图的融合以及自适应阈值方法进行二值分割。在给定的公开数据集上的实验结果表明,该方法相对于基准的显著性算法,在目标检测的准确性和虚警率上均有明显优势。     

一种基于分层多尺度卷积特征提取的坦克装甲目标图像检测方法

针对坦克装甲目标的图像检测任务,提出一种基于分层多尺度卷积特征提取的目标检测方法。采用迁移学习的设计思路,在VGG-16网络的基础上针对目标检测任务对网络的结构和参数进行修改和微调,结合建议区域提取网络和目标检测子网络来实现对目标的精确检测。对于建议区域提取网络,在多个不同分辨率的卷积特征图上分层提取多种尺度的建议区域,增强对弱小目标的检测能力;对于目标检测子网络,选用分辨率更高的卷积特征图来提取目标,并额外增加了一个上采样层来提升特征图的分辨率。通过结合多尺度训练、困难负样本挖掘等多种设计和训练方法,所提出的方法在构建的坦克装甲目标数据集上取得了优异的检测效果,目标检测的精度和速度均优于目前主流的检测方法。     

基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法

为提高安检速度、实现X射线图像中违禁物品的自动检测,提出一种基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法。该算法在单阶段目标检测算法YOLOv4基础上设计一种空洞密集卷积模块。将上采样链路融合后特征输入空洞密集卷积模块中,增强特征表达能力和卷积视野。对融合后特征信息加入注意力机制,用来增强有效特征和抑制无效特征,最终得到表征图像信息的特征图输入检测头部。采用Mosaic数据增强方法训练网络,提升网络的鲁棒性。结果表明：该算法在公开SIXray数据集上的均值平均精度达到80.16%,检测速度为25帧/s;该算法在公开SIXray数据集上多类违禁物品能够取得较高的检测精度,且满足检测的实时性要求。     

基于改进YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法

针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试,实验结果表明：改进后的YOLOv5算法与原算法相比,在保持较高检测精度的同时,检测速度提升了38%,模型大小降低了45%,有效提升了算法的检测性能,满足应用于嵌入式设备的实际需求。     

基于二维本征模态函数的 SAR 图像目标检测

合成孔径雷达（SAR）成像具有其独特的优势,能全天时全天候获取目标区域遥感数据,但是其成像机理复杂,获得的 SAR 图像解译困难。从 SAR 成像回波特点出发,结合二维经验模态分解（BEMD）理论,提出了一种基于二维本征模态函数（BIMF）的 SAR 图像目标检测算法。采用仿真和实际的 SAR 图像数据进行了验证实验,实验结果表明,利用融合的 BIMF 特征分量检测目标,其效果优于直接用原始 SAR 图像进行目标检测,并且对不同信噪比的 SAR图像,具有较强适应能力。     

基于改进codebook算法的运动目标检测

为解决运动目标检测算法鲁棒性和实时性差的问题,在原始codebook算法的基础上提出一种改进的codebook算法.在匹配码字时将最近更新的码字调整至码本列表的最前端,加快码字匹配的速度;以适应光照变化且运算简单的局部二值模式(local binary patterns,LBP)直方图向量代替原有的RGB向量,采用码本记录局部区域的纹理特性,并通过实验比较原始的codebook、混合高斯算法及改进后的codebook.结果表明:改进后的codebook算法较其他2种算法具有更快的处理速度和更好的检测效果,且增强对场景中光照变化的适应力.