无人机精确定位中的目标实例分割算法

摘要

无人机在目标检测与定位中主要依靠单目摄像头,现有技术存在对目标分割不准、定位精度不高的问题.为提高精确定位性能,引入性能和效率都较优异的实例分割算法SOLO v2对目标进行精确分割.针对研究对象训练样本少、旋转角度大和尺度变化大等问题,分别通过数据增强、多尺度训练和优化网络结构来进一步提高性能.通过现场采集图片并训练和测试,结果表明该算法能够较精确地检测出目标,基本满足实际需要.与原版SOLO v2对比,提出的改进算法其准确率和召回率都有大幅提高,通过对网上下载的图片进行测试,可鲁棒地检测出许多目标,进一步验证了该算法的有效性.