【摘 要】
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野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了
【机 构】
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天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575388)
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野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络、区域推荐网络、位置敏感池化层和分类回归层进行了分析与改进,提出了增强区域全卷积网络用于单帧目标检测,并针对现在盲目多次尝试取最优训练结果的训练方法,提出了一种基于剪枝的网络模型训练方法.在野外大视场炸点图像专用数据集上进行了对照实验,最终平均检测率为83.73%,检测率明显提高.
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