中国惯性技术学报 ›› 2022, Vol. 30 ›› Issue (5): 609-614.doi: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2022.05.008

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基于并行反向注意网络的跑道线检测

  

  • 出版日期:2022-10-15 发布日期:2022-12-30

  • Online:2022-10-15 Published:2022-12-30

摘要: 针对无人机远距离跑道线检测时有效信息少且定位困难的问题,提出了一种基于并行反向注意网络的跑道线检测方法。并行反向注意网络采用Res2Net作为主干网络,首先采用并行融合编码器将低级特征与高级特征融合从而获取跑道线的初始轮廓图。在此基础上,融合通道特征金字塔和轴向反向注意力机制来增强图像中的全局和局部特征信息的表达能力。基于无人机着陆图像数据集的仿真试验结果表明所提出的算法有效地检测出跑道线,图像语义分割平均交并比达到86.3%,单帧处理时间25 ms,对于远距离小目标检测有明显的优势。