【摘 要】
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针对无人机航拍输电走廊图像中背景复杂多变、目标偏小且尺度变化大导致检测精度差的问题，本文提出基于RetinaNet递归特征融合与并行缩放的工程车辆检测方法.该方法更适合检测复杂背景中的工程车辆：首先，增添C2层为基础层，与原始骨干网输出层共同用于生成特征金字塔，避免小目标特征被高度压缩；其次，调整原始特征金字塔层次结构，将具有反馈连接的递归结构用于特征提取增强表征能力，设计新颖轻巧的特征融合策略重
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2020YFC1512601）； 2020安徽省自然科学基金联合基金（2008085UD08）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助（PA2021GDGP0061）；
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针对无人机航拍输电走廊图像中背景复杂多变、目标偏小且尺度变化大导致检测精度差的问题，本文提出基于RetinaNet递归特征融合与并行缩放的工程车辆检测方法.该方法更适合检测复杂背景中的工程车辆：首先，增添C2层为基础层，与原始骨干网输出层共同用于生成特征金字塔，避免小目标特征被高度压缩；其次，调整原始特征金字塔层次结构，将具有反馈连接的递归结构用于特征提取增强表征能力，设计新颖轻巧的特征融合策略重构特征金字塔，充分利用上下文信息，提高对复杂背景中目标的检测能力；最后，在骨干网C5层的基础上使用多个反卷积块和平均池化层构造并行输出的特征缩放分支，进一步增加特征图的分辨率，提高对小目标的检测精度.在本文构造的工程车辆APEV数据集和公开的PASCAL VOC数据集上分别进行对比实验，结果表明，所提方法的检测速度在满足工程应用需求的前提下，检测精度比原始RetinaNet网络分别提升4.9%和2.7%,与Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5、LSN、S-RetinaNet等方法相比精度更高.
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