改进SSD的无人机目标检测研究

作者：甄然; 苏康; 周金星; 李素康^*

来源：现代电子技术, 2022, 45(22): 33-37.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2022.22.006

• 改进型SSD
• 图像识别
• 目标检测
• 特征融合
• 无人机检测
• 损失函数

在无人机进行目标检测过程中，原始SSD(Single Shot Multi Box Detector)算法存在特征图利用率低和小目标检测率低的问题。分析研究不同算法的优缺点后，提出改进型SSD算法。设计一种特征图融合模块，在不过多增加计算量的情况下，将包含更多位置、纹理信息的低层特征图和语义性较强的深层特征图进行融合。同时通过引入IoU(Intersection over Union)值对SSD算法损失函数中位置回归部分进行改进，提高目标检测精度。实验对比原始SSD网络和改进型SSD网络，结果表明：在IoU阈值和类别置信度同为0.5的条件下，相比原始SSD算法，改进型SSD算法在训练精准度和各类AP(Average Precision)值均有明显提高。因此，改进型SSD网络能有效地对输入图像进行目标检测，为改进目标检测算法网络提供了新思路，在图像识别领域具有一定的应用价值。

• 出版日期2022
• 单位河北科技大学