В связи с проблемами пропуска и ошибочного обнаружения маломасштабных целей самолетов на аэрофотоснимках предложена улучшенная модель обнаружения целей на основе SSD (Single Shot MultiBox Detector). Во-первых, для решения проблемы недостатка семантической и детальной информации в поверхностных картах признаков модели SSD была разработана механизм слияния признаков, который обогащает поверхностные карты признаков семантической и детальной информацией путем добавления слоя с дополнительной детальной информацией и слоя с семантической информацией, полученной через рекурсивный обратный путь. Затем, для повышения внимания модели к каналам и пространственной информации был введен гибридный модуль внимания, объединяющий канальный и пространственный аспекты, что улучшило общую способность модели к фокусировке. Наконец, в связи с несоответствием приоритетных рамок и маломасштабных целей в модели SSD были скорректированы пропорции приоритетных рамок. Модель была проверена на самодельном наборе данных аэрофотоснимков; результаты показали, что улучшенная модель достигла точности обнаружения 95.7%, что на 7.5% выше исходной модели, а скорость обнаружения составила 30.8 FPS.

обнаружение целей;слияние признаков;механизм внимания;аэрофотоснимки