항공 촬영 이미지에서 소규모 비행기 목표에 대한 누락 및 오검출 문제를 해결하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 모델을 개선한 항공 촬영 이미지 목표 검출 모델을 제안하였다. 먼저 SSD 모델의 얕은 계층 특징 맵에서 의미 정보와 세부 정보가 부족한 문제를 해결하기 위해 특징 융합 메커니즘을 설계하였으며, 세부 정보가 보완된 특징 층과 순환 역방향 경로를 통해 얻은 의미 정보가 보완된 특징 층을 추가하여 얕은 계층 특징 맵의 의미 및 세부 정보를 풍부하게 하였다. 다음으로 SSD 모델이 채널 및 공간 정보에 대한 주목 능력이 부족한 문제를 해결하기 위해 채널과 공간을 결합한 혼합 주목 모듈을 도입하여 모델의 전반적인 주목 능력을 향상시켰다. 마지막으로 SSD 모델의 이전 박스가 소규모 목표와 일치하지 않는 문제를 해결하기 위해 이전 박스 비율을 조정하였다. 자체 제작한 항공 촬영 이미지 데이터셋을 사용하여 검증한 결과, 개선된 모델은 95.7%의 검출 정밀도를 달성하여 원래 모델보다 7.5% 향상되었으며 검출 속도는 30.8 FPS에 달하였다.

목표 검출;특징 융합;주목 메커니즘;항공 촬영 이미지