计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘峰, 赵广伟, 王向军

关键词：炸点检测, 增强区域全卷积网络, JSP&P训练方法

野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络、区域推荐网络、位置敏感池化层和分类回归层进行了分析与改进,提出了增强区域全卷积网络用于单帧目标检测,并针对现在盲目多次尝试取最优训练结果的训练方法,提出了一种基于剪枝的网络模型训练方法.在野外大视场炸点图像专用数据集上进行了对照实验,最终平均检测率为83.73%,检测率明显提高.在Pascal VOC数据集上与其他常用算法进行了对比实验,结果表明了该算法的有效性.

来源：2019年第3期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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