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申请/专利权人：航天时代飞鸿技术有限公司;中国航天电子技术研究院

摘要：本发明涉及一种无人机多机协同侦察下的目标实时检测方法，属于目标检测、计算机视觉领域。该方法包括：将多路可见光战场图像分别输入训练后的无人机侦察目标检测网络，获得各无人机单机视角下的无人机侦察目标信息；对可见光战场图像进行粗校正，对各无人机侦察目标进行粗匹配，得到近似无人机侦察目标；进行无人机侦察目标的精确配准，确定多视角下同一类无人机侦察目标；引用综合置信度算法，对每个目标多机侦察下的检测结果进行融合，确定目标的最终检测结果。本发明技术方案提升网络结构对小目标的检测效果，并提升了多机协同检测效果。

主权项：1.一种无人机多机协同侦察下的目标实时检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：将无人机采集的多路可见光战场图像分别输入训练后的无人机侦察目标检测网络，获得各无人机单机视角下的无人机侦察目标的位置及类别信息：步骤11：无人机集群系统搭载光电载荷，进行多路可见光战场图像的采集，并通过链路回传；步骤12：将采集的多路可见光战场图像分别输入训练后的无人机侦察目标检测网络，其中，采用多尺度特征融合算法进行特征提取，将大尺度的特征图进行缩放后与小尺度的特征图融合，并在最后一层对四个尺度特征图进行合并，得到最终的高层特征，实现特征融合；其中，针对无人机侦察目标检测网络，对最后的几个卷积层的卷积核数量进行缩减，且网络最后一层的卷积通道数缩减，卷积核数量为512个；步骤13：分别将可见光战场图像划分成均匀的网格，针对每个网格预测多个边框信息，并由此预测出多个目标窗口；步骤14：根据阈值去除可能性较低的目标窗口，并基于非极大值抑制算法去除冗余窗口；步骤15：获得无人机侦察目标的位置及类别；步骤2：提取处理当前可见光战场图像对应的无人机姿态信息对该可见光战场图像进行粗校正，根据无人机侦察目标粗定位经纬度信息，对各无人机侦察目标进行粗匹配，得到粗匹配后的近似无人机侦察目标；步骤3：提取各近似无人机侦察目标的显著特征，进行无人机侦察目标的精确配准，确定多视角下同一类无人机侦察目标：步骤31：提取粗匹配后的各个近似无人机侦察目标的目标图像区域；步骤32：将所述目标图像区域输入目标匹配网络，通过学习物体具有显著性差别的特征，进行特征提取；步骤33：通过提取的特征计算各个近似无人机侦察目标之间差异性进行精确配准，当差异性小于阈值时，确定为多视角下的同一类无人机侦察目标；步骤4：根据多无人机拍摄视角下同一类无人机侦察目标的匹配结果，引用综合置信度算法，对每个无人机侦察目标在多机侦察下的检测结果进行融合，确定无人机侦察目标的最终检测结果：步骤41：提取各个无人机侦察目标的检测类别；步骤42：根据匹配后的同一类无人机侦察目标，获取每个无人机侦察目标在多机侦察下的检测结果；步骤43：引入综合置信度，对每个无人机侦察目标在多机侦察下的检测结果进行融合，确定无人机侦察目标的最终检测结果：假设共有n架无人机对同一区域进行拍摄，场景中共有K类目标，第i架飞机检测过程用fi·表示，检测结果置信度用Pi·表示，则对目标O而言，如果第i架无人机检测目标结果为第k类，那么第i架无人机检测目标O的结果fiO＝k，检测结果置信度为PiO，n≥2且为正整数，K≥1且为正整数，k∈K，对目标O而言，同一次拍摄过程中，检测到目标O是k类的综合置信度用Ck表示，那么 以目标O的综合置信度最大的类别作为检测的最终类别KO。

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