【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于目标检测领域，尤其涉及一种基于无人机平台的轻量化目标检测方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、由于无人机视野范围广及实时性强的特点，已经逐渐成为遥感场景的重要工具，并被广泛应用于应急救援、灾害监测、城市交通管理等各个领域。在基于无人机的目标检测领域中，一方面由于飞机飞行高度变化大、速度快，场景中经常出现物体模糊、小物体比例较高的情况，这增加了物体检测任务的难度；另一方面，无人机平台载重和能源资源有限，难以搭载高功耗、高性能计算设备进行物体检测，当前应用通常通过网络传输原始图像到地面处理端进行处理，难以满足实时检测的要求。现有无人机平台下目标检测技术中的两阶段检测方法，首先通过区域生成网络（region proposal networks,rpn）端到端学习生成候选框，然后使用深度神经网络（如resnet,vgg等）对每个候选框进行特征提取，最后使用分类器和回归器对候选框进行分类，并对边界框进行位置微调以准确拟合，代表性算法有faster r...
【技术保护点】
1.一种基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述路径聚合网络用于对所述骨干网络提取的第三层特征图及其之后的特征图进行融合。
3.如权利要求1所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述骨干网络包括若干个特征提取层及空间金字塔池化层；所述特征提取层串联连接，所述空间金字塔池化层串接在串联连接的特征提取层后端。
4.如权利要求3所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述特征提取层中引入有图深度卷积网络，所述图深度卷积网...
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述路径聚合网络用于对所述骨干网络提取的第三层特征图及其之后的特征图进行融合。
3.如权利要求1所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述骨干网络包括若干个特征提取层及空间金字塔池化层；所述特征提取层串联连接，所述空间金字塔池化层串接在串联连接的特征提取层后端。
4.如权利要求3所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述特征提取层中引入有图深度卷积网络，所述图深度卷积网络对输入的原始特征图进行处理，得到包含全局信息和局部空间信息的特征图；
5.如权利要求3所述的基于无人机平台的轻量化目标检测方法，其特征在于，所述空间金字塔池化层包括第一轻量化深度可分离卷积网络、若干个串联连接的池化卷积核、拼接层及第二轻量化深度可分离卷积网络；所述第一轻量化深度可分离卷积网...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鑫，李奇，潘洁，吴海涛，陈俊美，杨杰，张亦卓，董晓晗，亓立壮，李延港，刘承浩，孙明正，刘冲，周英，逯行政，魏宏伟，朱宏亮，张昊泽，
申请(专利权)人：齐鲁空天信息研究院，
类型：发明
国别省市：
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