[发明专利]一种基于自适应模型集成的无人机航拍图像目标检测方法有效

专利信息
申请号: 202110665950.6 申请日: 2021-06-16
公开(公告)号: CN113313058B 公开(公告)日: 2022-08-02
发明(设计)人: 曾国奇;朱晨曦;雷耀麟;马骏一 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06V20/17 分类号: G06V20/17;G06V10/56;G06V10/74
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 易卜
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 自适应 模型 集成 无人机 航拍 图像 目标 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于自适应模型集成的无人机航拍图像目标检测方法,其特征在于,具体步骤如下:

首先,利用目标检测技术,对特征提取网络进行训练,得到符合不同限制条件的m个检测子模型;m≥2;

然后,无人机在不同的高度下分别进行日间作业与夜间作业的拍摄,并对所有的拍摄图像样本都进行标注,总共得到2*n组图像集;

2*n组图像集为A={A1,A1′,A2,A2′,...,An,An′};An为第n个高度下日间作业拍摄的所有帧图像的集合;An′为第n个高度下夜间作业拍摄的所有帧图像的集合;

针对每个高度,将该高度对应日间与夜间作业的2组图像集中所有目标标注的边框面积,取平均值作为该高度下对应的高度指标,共得到n个高度指标;

同时,将2*n组带有标注信息的图像集,分别输入每个子模型进行coco测评指标的测试,得到测评表;

接着,无人机在实际的固定作业条件下飞行拍摄,得到作业区域的照片流,将每张图片分别送入m个子模型中得到该图片的m个检测结果;每个检测结果中都包含不同个数的目标以及对应的目标边框;

针对当前图片Q,利用m个检测结果,计算该图片Q的目标边框面积平均值,并与n个高度指标一一进行相似度比较,得到图片Q的相似度集合Sim;

同时,将照片流的每张图片分别转换为灰度图,逐张遍历各灰度图上的所有像素点,判断当前图片Q上的像素点Ii,j的灰度值Pi,j是否小于预先设定的明暗阈值DS,如果是,将像素点Ii,j判定为暗点D,否则,将像素点Ii,j判定为明点D′,得到图片Q的明暗标志DF;

从相似度集合Sim中选择最大值,即为与当前作业条件最匹配的高度;根据明暗标志DF匹配当前作业条件的日间或夜间;两个匹配都符合的编号组成集合Matched_index;针对每个图片,根据集合Matched_index中的数据集编号带入m个子模型中,通过查找测评表,得到测评分数S_matched集合,并进行归一化,计算各个子模型的加权融合权重W;

最后,利用各子模型的加权融合权重W,分别计算图片Q中各目标的置信度C及各目标边框修正后的检测框,实现对航拍图像的目标检测。

2.如权利要求1所述的一种基于自适应模型集成的无人机航拍图像目标检测方法,其特征在于,所述的限制条件包括:天气条件,模型差异性,以及对大中小目标不同的敏感度。

3.如权利要求1所述的一种基于自适应模型集成的无人机航拍图像目标检测方法,其特征在于,所述的标注是指:每帧图像中都包括若干目标,每个目标都分别利用边框进行标注。

4.如权利要求1所述的一种基于自适应模型集成的无人机航拍图像目标检测方法,其特征在于,所述的测评表中每个模型下,每个高度分别对应日间作业或夜间作业,日间或夜间作业分别对应各自的测评分数;测评分数为0到1之间的数。

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