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《中国人民公安大学》 2019年
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复杂气象条件下的航拍目标检测

武凯利  
【摘要】:航拍图像目标检测是计算机视觉领域的热点研究问题之一,被广泛应用在应急防灾、港口防控、海上救援及军事打击等多个方面,特别在公安领域的反恐、目标排查、安全巡查等领域具有非常广阔的应用前景。航拍图像的成像质量易受气象条件的干扰,如云雾遮挡会导致航拍图像模糊,目标被遮挡等情况;航拍图像的拍摄地点常位于高空,目标在图像中相对较小,周围的环境会对目标的检测造成较强的干扰导致目标检测较难。本文首先针对复杂气象条件(不考虑会导致航拍图像无法成像的极端气象条件)下航拍图像成像质量不高的问题,提出图像去雾算法提高云雾遮挡条件下的图像质量,然后针对航拍图像目标检测难的问题,提出基于深度学习目标检测方法。本文的具体研究内容如下:本文研究了目前的主流图像去雾算法并比较各算法去雾效果。本文通过去雾图像熵函数对比实验和图像去雾效果的直观对比实验,得出使用导向滤波优化的暗通道去雾算法可以更有效地减少云雾天气对于航拍图像的影响,提高航拍图像质量。本文研究了目前主流的目标检测算法,提出了基于YOLOv3的改进目标检测算法YOLO-C。在多种目标检测算法的对比实验中,该算法在中国航天科工四院指挥自动化中心的公共数据集上取得平均精度均值(mAP,mean Average Precision)90.01%,超过了对比的其他目标检测算法。本文通过去雾前后的目标检测的对比实验得出去雾处理可以有效提高航拍目标检测精度。针对云雾遮挡情况,本文采用的YOLO-C算法在经过暗通道去雾处理后,目标检测的平均精度均值得到16.1%的提高。研究结果表明本文提出的算法可以为复杂气象条件下航拍目标检测提供一种实现方法。在系统实现方面,基于python的Tkinter库实现了复杂气象条件下的航拍目标检测系统。
【学位授予单位】:中国人民公安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41

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