增强区域全卷积网络下的炸点检测方法研究

作     者：刘峰 赵广伟 王向军 Liu Feng;Zhao Guangwei;Wang Xiangjun

作者机构：天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室天津300072 

基　　金：国家自然科学基金(51575388) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2019年第31卷第3期

页      码：412-420页

摘      要：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.

主 题 词：炸点检测 增强区域全卷积网络 JSP&P训练方法 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2019.17314

馆 藏 号：203572728...