基于改进Faster R-CNN的空中目标检测

相比传统图像目标检测算法,基于大数据和深度学习的检测算法无须人工设计特征,且检测性能更稳健。在防空应用背景下,自建了空中目标静态和视频图像数据集用于训练和测试,改进了基于深度学习的目标检测框架Faster R-CNN,将其专用于空中目标检测。结合空中目标检测任务的特点和需求,提出膨胀积累、区域放大、局部标注、自适应阈值、时空上下文等改进策略,弥补了Faster R-CNN对弱小目标和被遮挡目标不敏感的缺陷,提高了检测速度和精度。实验表明,改进后的Faster R-CNN在应对弱小目标、多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时,均能获得很好的效果。数据集上测试结果的平局准确率均值较改进之前提高了16.7%,检测速度提高了3倍。