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低空无人飞艇的目标检测方法研究

【摘要】:现有的无人飞艇无法自主探测飞行环境,主要通过遥控方式进行控制,这种控制方式操作难度大、易撞击障碍物造成经济损失,自主检测目标对提升飞艇的安全性具有重要意义。对无人飞艇低空飞行环境中的目标进行检测时,一方面飞行环境复杂,目标数量多,另一方面检测对象以远距离小尺寸目标为主,检测难度大。论文基于经典的YOLOv3-tiny目标检测网络,设计了多个改进的网络,所提出的网络具有更高的检测精度,尤其对小尺寸目标有更强的检测能力。论文主要工作如下:首先,针对YOLOv3-tiny网络检测精度较低的问题,根据卷积神经网络不同层具有不同的特征的特点,对YOLOv3-tiny的卷积层进行设计和调整,分别建立YOLOv3-Feature1、YOLOv3-Feature2和YOLOv3-Feature3网络,实验结果表明,YOLOv3-Feature2网络的检测精度提升幅度最大,说明强化提取高层语义信息可以有效提升YOLOv3-tiny网络的检测能力。然后,针对远距离小尺寸目标检测问题,基于特征金字塔设计得到YOLOv3-Pyramid网络,该网络融合了网络浅层的细粒度信息和深层的高层语义信息,得到一个感受野较小的特征图,针对小尺寸目标进行检测,实验结果表明,YOLOv3-Pyramid网络对小尺寸目标的检测能力有大幅提升,尽管检测用时有所延长,但仍在可接受的范围内。最后,设计与实现了低空无人飞艇目标检测系统。融合传感器的信息,设计了自主避障和着陆策略,根据项目需求,设计和搭建了一体化的检测装置,基于YOLOv3-Pyramid网络,使用双摄像头与激光测距仪实时对目标进行检测,验证了算法的有效性。论文设计的基于深度学习的目标检测算法,可以应用于嵌入式设备中,具有较好的检测效果,提高了无人飞艇安全性和自主性,具有较高的实际应用价值。

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