非合作目标局部特征识别轻量化特征融合网络设计

作     者：徐云飞 张笃周 王立 华宝成 Xu Yunfei;Zhang Duzhou;Wang Li;Hua Baocheng

作者机构：北京控制工程研究所空间光电测量与感知实验室北京100190 中国空间技术研究院北京100094 

基　　金：“十三五”装备预研共用技术和领域基金项目(复杂光场景下非合作目标高可靠识别技术41412070204) 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2020年第49卷第7期

页      码：257-263页

摘      要：给出一种基于轻量化卷积神经网络的空间非合作目标局部特征检测网络,即NCDN模型。在SSD模型中引入特征融合策略以适应不同距离下的检测需求,提高模型对图像尺度变换引起局部特征分辨率降低的鲁棒性;并采用不同压缩比例对MobileNetV2内部卷积通道数量做压缩,从而得到轻量化特征提取网络;对SPEED数据集进行局部特征标注与训练以验证NCDN适用的距离范围。实验结果表明,该模型能够在45 m内距离范围保证mAP达到0.90,同时通道压缩节省75%计算量后模型精度损失仅为5%。满足在轨检测精度和计算量需求。

主 题 词：卷积神经网络 空间非合作目标 轻量化 特征融合 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0704[理学-天文学类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/IRLA20200170

馆 藏 号：203955612...