一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法

doi:10.19519/j.cnki.1672-3392.2020.02.011

CORC > 光电技术研究所 > 中国科学院光电技术研究所 > 光电工程总体研究室（一室）

	一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法
	贾昊龙[1,2,3]; 包启亮(指导)[1,2,3]; 秦睿[4]
刊名	光学与光电技术
	2020-04-10
卷号	18 期号:2 页码:60-68
关键词	无人机关键点检测级联网络跨级连接深度可分离卷积
ISSN号	1672-3392
DOI	10.19519/j.cnki.1672-3392.2020.02.011
文献子类	期刊论文
英文摘要	提出了一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法。该算法采用的网络由两部分级联而成:网络1负责对目标整体进行检测;网络2接收目标图像作为输入,输出目标上关键点位置信息。针对现有方法通过加深网络提升准确性带来的低实时性问题,该算法通过引入两种跨层级连接方式,加强神经网络对全局信息的重利用,提升关键点定位的准确性,同时利用深度可分离卷积降低网络参数量,提升实时性。经测试集数据验证,该算法在复杂环境下关键点定位相对误差为0.03,在Nvidia GeforceGTX 1080ti上平均运行速度为28 f/s。在保证较高定位准确性的同时,满足当前应用对算法实时性的要求。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9943]
专题	光电技术研究所_光电工程总体研究室（一室）
作者单位	1.中国科学院光束控制重点实验室,四川成都610209 2.中国科学院大学,北京100049 3.成都玻尔兹曼科技有限公司,四川成都610041 4.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209
推荐引用方式 GB/T 7714	贾昊龙[1,2,3],包启亮(指导)[1,2,3],秦睿[4]. 一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法[J]. 光学与光电技术,2020,18(2):60-68.
APA	贾昊龙[1,2,3],包启亮,&秦睿[4].(2020).一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法.光学与光电技术,18(2),60-68.
MLA	贾昊龙[1,2,3],et al."一种基于级联神经网络的无人机目标关键点检测算法".光学与光电技术 18.2(2020):60-68.