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增强区域全卷积网络下的炸点检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.45 MB | 2021-06-21

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　　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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