多尺度特征融合的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別算法

摘要： 機(jī)場(chǎng)跑道異物對(duì)飛機(jī)起飛降落存在著致命威脅，而人工巡檢異物的方式成本高，效率低，因此將深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法用于機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)是必要的。針對(duì)異物尺寸大小不一、特征提取難度大而導(dǎo)致的漏檢與定位不準(zhǔn)問(wèn)題，提出一種基于多尺度特征融合的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別算法。以多尺度特征提取與融合為切入點(diǎn)，提出多分支空間注意力，加強(qiáng)對(duì)異物的特征提取，同時(shí)能夠關(guān)注不同尺寸大小的異物。采用BiFPN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行...