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增强区域全卷积网络下的炸点检测方法研究
被引量:
4
1
作者
刘峰
赵广伟
王向军
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期412-420,共9页
野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络...
野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络、区域推荐网络、位置敏感池化层和分类回归层进行了分析与改进,提出了增强区域全卷积网络用于单帧目标检测,并针对现在盲目多次尝试取最优训练结果的训练方法,提出了一种基于剪枝的网络模型训练方法.在野外大视场炸点图像专用数据集上进行了对照实验,最终平均检测率为83.73%,检测率明显提高.在Pascal VOC数据集上与其他常用算法进行了对比实验,结果表明了该算法的有效性.
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关键词
炸点检测
增强区域全卷积网络
JSP&P训练方法
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职称材料
题名
增强区域全卷积网络下的炸点检测方法研究
被引量:
4
1
作者
刘峰
赵广伟
王向军
机构
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期412-420,共9页
基金
国家自然科学基金(51575388)
文摘
野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络、区域推荐网络、位置敏感池化层和分类回归层进行了分析与改进,提出了增强区域全卷积网络用于单帧目标检测,并针对现在盲目多次尝试取最优训练结果的训练方法,提出了一种基于剪枝的网络模型训练方法.在野外大视场炸点图像专用数据集上进行了对照实验,最终平均检测率为83.73%,检测率明显提高.在Pascal VOC数据集上与其他常用算法进行了对比实验,结果表明了该算法的有效性.
关键词
炸点检测
增强区域全卷积网络
JSP&P训练方法
Keywords
bomb-fall detection
advanced R-FCN
JSP&P training method
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
增强区域全卷积网络下的炸点检测方法研究
刘峰
赵广伟
王向军
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
4
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