航空写真画像における小規模な飛行機ターゲットの漏れ検出や誤検出の問題に対して、SSD（Single Shot MultiBox Detector）モデルを基盤とした改良SSDを用いた航空写真画像ターゲット検出モデルを提案した。まず、SSDモデルの浅層特徴マップにおける意味情報および詳細情報の欠如の問題に対し、特徴融合メカニズムを設計し、詳細情報補完特徴層と再帰逆経路により得られた意味情報補完特徴層を追加して浅層特徴マップの意味・詳細情報を豊富化した。次に、SSDモデルのチャネルおよび空間情報への注目能力不足の問題に対し、チャネルと空間を組み合わせたハイブリッド注意モジュールを導入し、モデル全体の注目能力を高めた。最後に、SSDモデルにおける先行ボックスと小規模目標のミスマッチ問題に対し、先行ボックスの比率を調整した。自作の航空写真画像データセットで検証した結果、改良モデルの検出精度は95.7%に達し、原モデルに比べて7.5%向上し、検出速度は30.8 FPSに達した。

目標検出;特徴融合;注意機構;航空写真画像