基于改进Deeplabv3+的烟雾区域分割识别算法

作     者：刘志赢 谢春思 李进军 桑雨 LIU Zhiying;XIE Chunsi;LI Jinjun;SANG Yu

作者机构：海军大连舰艇学院学员五大队辽宁大连116018 海军大连舰艇学院导弹与舰炮系辽宁大连116018 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2021年第43卷第2期

页      面：328-335页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 081105[工学-导航、制导与控制] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：语义分割 深度学习 烟雾 识别算法 

摘      要：烟雾遮挡使基于图像的寻的制导系统目标识别困难,如何提高该类区域分割识别准确性、降低虚警率是一个亟待解决的课题。现有Deeplabv3+算法对烟雾分割时存在漏分割、错分割等问题,细节损失严重,整体分割精度低。本文提出基于改进Deeplabv3+模型的烟雾区域分割算法,创新异感受野融合的基于空洞卷积的金字塔构型(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结构,进一步扩大空洞卷积感受野,降低信息损失带来的不良影响;优化骨干网络,加入多尺度融合模块,降低网络参数量和计算量;引入通道注意力模块,强化对重点通道的特征学习能力,提高模型训练速度和分割精度。实验结果表明,改进Deeplabv3+模型在测试集中平均交并比为91.03%,分割效率为12.64帧/秒,分割效果远远优于传统模式识别算法;与Deeplabv3+基础模型相比,以较小的检测效率损失为代价取得了更高的分割精度,全场景理解和细节处理能力均有明显提升。