基于机载下视图像的深度学习目标检测系统

摘要

利用无人机进行巡航、 侦查及预警等是当前信息化战争的主要手段之一,无人机图像中关键目标的快速检测及准确识别是后续任务的基础.由于无人机图像具有分辨率高、 目标尺寸小等特点,实际应用中往往对检测的时效性具有一定的要求,现有算法无法实现检测准确率与速度的有效折中.因此,提出一种全局与局部联合检测的策略,将深度学习目标检测算法与模板匹配相结合,充分利用图像信息,并综合使用多进程及多线程机制加快处理速度,构建了一套可用于地面站的实时目标检测系统.实验结果表明,针对运动状态下的无人机视频图像,系统对焦距从1～10倍距变化情况下的目标均具有较高的检测准确率,同时实现了检测结果实时稳定地显示.