【摘 要】
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近年来,飞机成为了人们越来越常用的出行方式。飞机在飞行过程中,受到恶劣环境等因素的影响,形成各种蒙皮损伤。这些损伤严重威胁着飞机的飞行安全。因此,有效地进行飞机蒙皮损伤检测具有重要意义。随着计算机视觉和深度学习等技术的快速发展,基于深度学习的目标检测技术被逐渐应用到缺陷检测中来。其中,基于关键点的目标检测算法不依赖于先验框,在一定程度上避免了由先验框导致的正负样本不均衡、超参数设计复杂等问题,从而
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近年来,飞机成为了人们越来越常用的出行方式。飞机在飞行过程中,受到恶劣环境等因素的影响,形成各种蒙皮损伤。这些损伤严重威胁着飞机的飞行安全。因此,有效地进行飞机蒙皮损伤检测具有重要意义。随着计算机视觉和深度学习等技术的快速发展,基于深度学习的目标检测技术被逐渐应用到缺陷检测中来。其中,基于关键点的目标检测算法不依赖于先验框,在一定程度上避免了由先验框导致的正负样本不均衡、超参数设计复杂等问题,从而受到了研究者们的广泛关注。本论文从飞机表面伤痕检测的实际问题出发,针对基于关键点的目标检测算法CenterNet和非极大值抑制算法,主要研究内容如下:1.设计并实现了六并行中心池化结构。相比于CenterNet双并行中心池化结构,六并行中心池化结构增大多个像素极大值点所在行列交点的像素值与最大响应值的差值,减少假阳性中心关键点数量。对比实验结果表明,CenterNet使用六并行中心池化结构的飞机表面伤痕检测mAP（平均精度均值）提高了 1.6%。2.设计并实现了自通信式角点配对标识号学习结构和中心关键点配对标识号学习结构。自通信式角点配对标识号学习结构在角点标识号的学习过程中充分利用热图中的特征信息,提高角点配对成功率。中心关键点配对标识号学习结构利用中心关键点与角点配对标识号间的差值来筛选假阳性候选预测框。对比实验结果表明,CenterNet使用自通信式角点配对标识号学习结构和中心关键点配对标识号学习结构的飞机表面伤痕检测mAP分别提高了 1.7%和0.6%。3.已有非极大值抑制算法NMS和Soft-NMS仅根据IoU为判断标准,在抑制冗余预测框的同时也将抑制相邻目标的有效预测框。对此,本论文设计了非极小值反馈的后处理算法NMF（non-minimum feedback）。对于每个置信度非极小的预测框,NMF计算它从周围跟随框中获得的置信度反馈,联合NMS或Soft-NMS进一步区分冗余预测框和有效预测框。对比实验结果表明,NMF能够在NMS和Soft-NMS 的基础上增强后处理效果,提高伤痕检测 mAP。
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