多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法

无人机作为一种新型遥感传感器,越来越多地被应用在医疗、交通、环境监测、灾害预警、动物保护以及军事等领域。由于无人机飞行器飞行高度差异大、采集影像视角可变、飞行速度快,因此无人机影像上的目标具有尺度变化大、分布差异明显、背景复杂、存在大量遮挡等特点,这为无人机影像目标检测带来了一定的困难。针对此,提出一种多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法,在现有的目标检测算法的基础上,增加多尺度的空洞卷积模块,加大视野感知域,提高网络对无人机影像中的目标分布情况、尺寸差异等特点的学习能力,进一步提升网络对无人机影像中多尺度、复杂背景下的目标的检测精度。实验结果表明,所提出的算法在不增加网络参数的情况下,提升了无人机影像上目标检测的精确度和召回率,具有一定的有效性和鲁棒性。