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摘要
目标检测在众多领域具有极高的理论意义与应用价值,更稳定、更精确的目标检测方法是目前灾害检测领域研究的热点与难点。将基于深度学习的目标检测方法应用于灾害检测中,提出基于改进Mask R-CNN的航拍灾害检测方法。针对检测中出现的准确率较低,采用改进特征金字塔的结构,充分利用特征映射图的信息,提高各尺寸灾害目标的检测精度;并引入在线困难样本挖掘机制,解决正负样本不均衡的问题,减少误检率和漏检率。同时采用多部件结合的方法剔除误检目标。为验证该方法的有效性,在Tensorflow深度学习框架上,选取不同高度的森林火灾、滑坡、泥石流、地震航拍图像进行验证实验。结果表明,该方法能实现对不同类型的灾害进行快速而又准确的检测,同时对基于其他应用背景的目标识别研究也具有一定的参考意义。
- 出版日期2019
- 单位太原师范学院; 太原理工大学
