基于改进SSD算法的航拍目标检测算法研究.pdf

第 43 卷第 3 期 遥 测 遥 控 Vol. 43, No. 3
2022 年 he sample imbalance problem, this paper improves the loss function of the original algorithm
and uses focal loss to improve the original loss function, which further improves the convergence speed and accuracy of the
network. Finally, the superiority of the algorithm in target detection accuracy and speed is verified by simulation.
Key words: Artificial intelligence; Deep learning; Object detection; Image processing; UAV aerial photography
DOI：.20211229001
Citation: HUANG Yichuan, LI Lianghai, MA Jijun, et al. Research on aerial target detection algorithm based on improved
SSD algorithm[J]. Journal of Telemetry, Tracking and Command, 2022, 43(3): 79–85.
引 言
近年来，随着计算平台和深度学****技术的发展，目标检测技术在各个领域都得到了广泛地应用。将
目标检测技术搭载在无人机上，通过对无人机拍摄得到图片进行智能图像处理与分析，从而得到目标在
图像中的类别与位置信息，可以极大地扩展无人机的应用场景。随着无人机在社会生活中的应用越来越
广泛，对航拍图像的分析需求逐年增大，将目标检测技术与无人机航拍技术相互结合逐渐成为当前的研
究热点之一[1]。
不同于技术相对成熟的地面静态目标检测，当前无人机航拍目标检测还存在许多未解决的问题，这
些问题主要可以归结于四个方面：① 检测目标数量大。与一般的目标检测数据集不同，无人机目标检
测往往有可能在一张图片中包含上百个需要检测的模型，如果选用占用资源较大的算法，可能会出现资

*基金项目：国家自然科学基金（61903044）
收稿日期：2021-12-29 收修改稿日期：2022-02-13·80· 黄奕川等，基于改进 SSD 算法的航拍目标检测算法研究 第