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| 稿件标题： | 基于多尺度残差网络的自适应边缘检测 |
| 稿件作者： | 杨秀霞,王晨蕾,张毅,于浩,姜子劼 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.07.003 |
| 科学编辑： | 刘勇（电子科技大学研究员 西南科技大学博导） |
| 栏目名称： | 智能光电检测技术专栏 |
| 关键词： | 边缘检测；自适应阈值；多尺度特征融合；ResNet18；UAV |
| 文章摘要： | 为了实现无人机避障过程中的障碍物检测，针对传统边缘检测算法检测速度慢、抗噪性能差、边缘信息易缺失等问题，提出了一种基于多尺度残差网络的自适应边缘检测算法。基于深度可分离卷积，替换ResNet18残差网络中的传统卷积结构有效减少了网络参数量，提高特征提取效率。在综合考虑固定阈值和局部边缘点均值的基础上，引入自适应阈值改进八向差分算子，以提高算法抑制噪声干扰的能力。基于多尺度特征融合结构，在包含更强语义信息的高层特征图上融合低层细节信息，细化小尺度目标边缘特征。与改进前相比，准确率提升了4.23%，参数量降低了5.01×106,处理速度提高了4 fps。 |
| 稿件基金： | 山东省自然科学基金项目(ZR2020MF090） |
| 引用本文格式： | 杨秀霞,王晨蕾,张毅,等.基于多尺度残差网络的自适应边缘检测［J］.兵器装备工程学报，2023，44(7)：18-24. YANG Xiuxia, WANG Chenlei, ZHANG Yi, et al.Adaptive edge detection based on multiscale residual networks［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(7)：18-24. |
| 刊期名称： | 2023年07期 |
| 出版时间： | 2023年7月 |
| 上线时间： | 2023年7月28日 |
| 浏览次数： | 1920 |
| 下载次数： | 91 |
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