摘要
本发明公开了一种机场跑道外来物检测系统(FOD)的检测方法,涉及目标检测的技术领域,该方法包括:构建适用于机场跑道外来物检测任务的专用数据集,首先使用高分辨率设备拍摄模拟出的跑道场景及多种外来物的图像数据,对图像中的外来物进行标注后进行预处理,分割出训练集与测试集;搭建YOLOv7目标检测模型,并引入超分辨率分支结构增强对小目标的检测精度,再优化该模型的损失函数;在YOLOv7目标检测模型的输出接入目标检测器,通过目标跟踪算法对检测结果进行后续处理;将训练集输入YOLOv7网络对其进行训练,训练完成后将需要检测的新图像输出YOLOv7网络模型,目标检测器输出检测结果确认跑道是否存在外来物。
技术关键词
轨迹
超分辨率重构
检测损失
机场跑道外来物
专用数据集
图像
检测器
分支
深度卷积神经网络
生成高分辨率
分辨率提升
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