항공 촬영 장면에서 대상 크기 변화가 크고 복잡한 배경으로 인해 소형 대상 검출 정확도가 낮은 문제를 해결하기 위해, 문맥 다중스케일 협동 감지 기반 검출 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 경량화 다중스케일 강화 모듈(Lightweight Multi-scale Enhancement Module, LMEM)을 구축하여 주의 메커니즘과 결합해 국소적 두드러진 정보를 활성화하고 소형 대상 특징 포착 능력을 강화하였다. 다음으로, 문맥 구동 교차 레벨 특징 융합 구조 모듈(Context-driven Cross-level Feature Fusion Architecture Module, CCFFAM)을 설계하여 수용 영역 주의 합성곱과 동적 샘플링 기술을 통합해 다층 특징 공간-채널 이중 정렬 및 적응적 가중 융합을 실현하여 특징 융합 능력을 향상시켰다. 마지막으로, 검출 헤드 스케일 분포를 재구성하고 기존 손실 함수를 Focaler-CIoU로 대체하여 경계 상자 회귀 과정을 최적화함으로써 모델 경량화와 동시에 높은 검출 효율을 보장하였다. VisDrone2019와 DOTAv1 데이터셋에서의 실험 결과, 제안한 방법은 모델 파라미터 수를 27.9%(2.17M) 줄이고, mAP를 각각 5.3%와 1.4% 향상시켜 알고리즘의 우수한 검출 성능을 입증하였다.

드론 항공 촬영;차원 간 상호작용;교차 레벨 특징 융합;경량화