摘要

通过机载摄像头和嵌入式系统,结合计算机视觉技术将无人机发展为智能前端是一个重要的发展方向,而无人机航拍目标识别也逐渐成为研究人员的研究热点。但航拍图像具有背景复杂、目标较小、特征不明显等特点,且受到嵌入式平台内存和计算能力的限制,在无人机上对航拍目标自动检测非常困难。论文提出了一种改进SSD算法,用宽残差网络(WRN)代替了原来的VGG16特征提取网络,降低了模型的参数量;针对训练样本中正负样本不匹配的问题,采用焦点损失函数,使模型训练中更侧重于检测困难样本。实验结果表明,该模型在VisDrone2018-Det数据集上达到0.76mAP,同时在Jetson TX2嵌入式平台上达到16FPS,准确率和实时性上均有了明显提高。