基于微型卷积神经网络的可见光图像飞机快速检测方法

摘要

本发明公开了一种基于微型卷积神经网络的可见光图像飞机快速检测方法，包括如下步骤：(1)对训练数据集中飞机尺度信息进行统计得到数据集；计算出最终的滑动窗口大小；(2)通过训练数据集的通道特征，计算出给定的通道特征类型Ω对应的λΩ值，完成快速特征金字塔建立，采用Adaboost算法完成快速候选框生成算法的训练；(3)通过线性搜索算法Search‑δ，完成候选框生成算法参数的校正(4)采用微型卷积神经网络完成候选区域的再次判断，如果当前区域被网络分类为真时，则认为此候选框内存在飞机，否则将当前候选框视为背景从而舍弃。本发明检测速度快、精度高，算法整个模型占用空间少，对运行平台硬件条件要求低。