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公开(公告)号：CN110717387A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910823920.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机平台的实时车辆检测方法，通过无人机拍摄建立航拍车辆数据集，整体数据集按一定比例划分为训练集和测试集；建立卷积神经网络的快速消除卷积层；建立神经网络的多尺度卷积层；基于航拍视频中车辆的宽高比进行多尺度锚点设计，并对小尺度锚点进行稠密化处理；基于二值权重网络；对网络进行时间优化；加载视频数据集，对卷积神经网络进行训练；在无人机航拍视频中实时检测出视频中的车辆。本发明可以在运动的背景中检测出车辆，适用于无人机航拍的环境，通过合理设计RDCL层的步长和调整锚点宽高比等措施大大减小了小目标车辆的漏检率，航拍视频中的车辆能够在机载计算模块上被实时得检测出来。
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公开(公告)号：CN110717387B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910823920.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机平台的实时车辆检测方法，通过无人机拍摄建立航拍车辆数据集，整体数据集按一定比例划分为训练集和测试集；建立卷积神经网络的快速消除卷积层；建立神经网络的多尺度卷积层；基于航拍视频中车辆的宽高比进行多尺度锚点设计，并对小尺度锚点进行稠密化处理；基于二值权重网络；对网络进行时间优化；加载视频数据集，对卷积神经网络进行训练；在无人机航拍视频中实时检测出视频中的车辆。本发明可以在运动的背景中检测出车辆，适用于无人机航拍的环境，通过合理设计RDCL层的步长和调整锚点宽高比等措施大大减小了小目标车辆的漏检率，航拍视频中的车辆能够在机载计算模块上被实时得检测出来。
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