公开(公告)号：CN113963272A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111241415.4

申请日：2021-10-25

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 雷亮 ,  梁明辉 ,  赵彦 ,  尹衍伟 ,  李小兵 ,  秦兰瑶 ,  和圆圆

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/40 ,  G06V30/19

Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov3的无人机图像目标检测方法，包括以下步骤：S1、针对需要应用的场景进行数据采集，并划分出训练集和验证集；S2、通过k‑means聚类方法生成九个适用于数据集的锚框；S3、对数据集进行预处理；S4、按照九个初始锚框将数据集导入到神经网络中进行训练，并用验证集检验每一轮训练后的效果，直至模型收敛；S5、通过yolov3原本的后处理模块得到预测结果，包括BBoxPostProcess和MaskPostProcess，将预测结果展现在原图像上；S6、将需要检测的图像输入训练后的小目标检测模型，得到该图像中目标的类别和位置信息，并反映到原始图像上。本发明能够充分考虑到小目标检测中小目标特征信息缺失，遮挡严重的情况，有效提高小目标检测的精度。