[發(fā)明專利]一種輕量化的無人機圖像小目標檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010819487.1
• 申請日: 2020-08-14
• 公開（公告）號: CN112101113B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李紅光;王蒙;丁文銳
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/32;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京永創(chuàng)新實專利事務(wù)所 11121
• 代理人: 祗志潔

本發(fā)明提供了一種輕量化的無人機圖像小目標檢測方法，屬于無人機圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明對輸入的待測無人機圖像視頻按時序?qū)γ恳粠瑘D像進行處理，包括：將圖像縮放后輸入Revised MobileNetV2特征提取器，輸出特征圖；特征圖輸入同步上采樣和檢測模塊，獲得目標中心點位置和對應(yīng)尺度，得到幀內(nèi)所有預(yù)測目標邊界框；對待測視頻的所有幀進行處理后，對所有幀的預(yù)測結(jié)果進行快速序列非最大值抑制處理，輸出待測視頻的目標檢測結(jié)果。本發(fā)明使用輕量化的骨干網(wǎng)進行無人機圖像中小目標檢測，降低了小目標的誤檢，提高了檢測效率，可實現(xiàn)無人機圖像視頻中小目標快速、準確地檢測。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于無人機圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種輕量化的無人機圖像小目標檢測方法。

背景技術(shù)

隨著無人機技術(shù)的成熟和無人機供應(yīng)商數(shù)量的增長，無人機成本逐漸降低，近年來，無人機在地質(zhì)學、農(nóng)林業(yè)、人流/車流監(jiān)控等多個領(lǐng)域均受到廣泛關(guān)注。無人機自身可以攜帶多種外設(shè)傳感器，包括紅外圖像傳感器、可見光圖像傳感器、加速度傳感器、氣壓傳感器等等，其中可見光圖像傳感器能夠提供豐富的環(huán)境信息，因此，無人機可見光圖像理解技術(shù)是無人機應(yīng)用研究的熱門領(lǐng)域之一。其中目標檢測技術(shù)可以定位圖像中的感興趣類別目標，無疑能夠為各種無人機任務(wù)提供有效支持。

根據(jù)MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)數(shù)據(jù)集的定義，像素數(shù)≤32×32的目標被認定為小目標。無人機圖像中的典型目標存在尺度小、數(shù)量大、分布密集的特點。

目標檢測技術(shù)發(fā)展已久，從基于手工設(shè)計特征的傳統(tǒng)方法到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習方法，檢測精度不斷提升。當前，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是目標檢測技術(shù)的主流方法。多數(shù)無人機可見光圖像目標檢測算法的優(yōu)化目標是盡可能提升精度，較少考慮效率問題。基于無人機機上平臺的目標檢測具有重要意義，不僅能提升無人機應(yīng)用的靈活性和無人機自身的智能化水平，還能克服惡劣的通信環(huán)境進行工作。但是，無人機機上平臺的存儲和計算資源受限，需要目標檢測算法具有較低的計算量和參數(shù)量。

發(fā)明內(nèi)容

基于目前無人機目標檢測的重要性以及需要檢測方法計算量和參數(shù)量低的要求，本發(fā)明針對可見光無人機圖像，結(jié)合在無人機機上平臺進行目標檢測的場景，提出了一個輕量化的無人機圖像小目標檢測方法。其中，無人機圖像數(shù)據(jù)源為視頻格式，即輸入無人機圖像為按照時序順序的視頻各幀。

本發(fā)明提供的輕量化的無人機圖像小目標檢測方法，包括以下步驟：

步驟一：將當前待檢測幀圖像縮放至512×512像素的大小；

步驟二：縮放后的圖像輸入Revised MobileNetV2特征提取器，輸出尺度為16×16的特征圖；

步驟三：將提取的特征圖輸入同步上采樣和檢測模塊。同步上采樣和檢測模塊包含基于子像素卷積結(jié)構(gòu)的四個分支。四個分支分別為中心點分支、中心點偏移分支、中心點目標性分支和尺度分支。前三個分支共同決定中心點的位置，尺度分支決定各中心點對應(yīng)目標的尺度；

步驟四：通過預(yù)測的目標中心點位置和對應(yīng)尺度得到當前幀的所有預(yù)測目標框，保存結(jié)果。判斷當前待測視頻的所有幀是否都得到了檢測，如果是，檢測完畢進入步驟五，否則，對未檢測的幀返回步驟一繼續(xù)執(zhí)行；

步驟五：對待測視頻的所有幀預(yù)測結(jié)果進行快速序列非最大值抑制處理，得到最終的目標檢測結(jié)果。