基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法

沈阳工业大学学报 ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (05) : 693-701.

苏文博, 房群忠, 徐保树, 张程硕

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摘要

针对无人机对目标进行匹配定位过程中，面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题，提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域，结合SE-Hardnet网络进行特征提取，实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明，所提算法在图像发生角度、尺寸变化时，具有更高的匹配正确率和鲁棒性，在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%～11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。