Para abordar el problema de omisión y detección errónea de objetivos de avión a pequeña escala en imágenes aéreas, se propuso un modelo de detección de objetivos en imágenes aéreas mejorado basado en el modelo SSD (Single Shot MultiBox Detector). Primero, para solucionar la falta de información semántica y detallada en los mapas de características superficiales del modelo SSD, se diseñó un mecanismo de fusión de características que enriquece estos mapas con información semántica y detallada mediante la adición de una capa complementaria de detalles y una capa complementaria de información semántica obtenida a través de una ruta inversa recursiva. Luego, para abordar la insuficiente capacidad del modelo SSD para prestar atención a canales e información espacial, se introdujo un módulo de atención híbrida que combina canal y espacio para mejorar la capacidad general de atención del modelo. Finalmente, para resolver el problema de la desincronización entre las cajas prior y los objetivos a pequeña escala en el modelo SSD, se ajustaron las proporciones de las cajas prior. Se validó el modelo utilizando un conjunto de datos de imágenes aéreas hecho a medida, y los resultados mostraron que el modelo mejorado alcanzó una precisión de detección del 95.7%, lo que supone una mejora del 7.5% respecto al modelo original, con una velocidad de detección de 30.8 FPS.

detección de objetivos;fusión de características;mecanismo de atención;imágenes aéreas