第２２卷㊀第１期２０２０年１月大连民族大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤａｌｉａｎＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ.２２ꎬＮｏ.１Ｊａｎｕａｒｙ２０２０收稿日期:２０１９－１１－２５ꎻ最后修回日期:２０１９－１２－２９
基金项目：辽宁省自然科学基金资助项目(２０１７０５４０１９２ꎬ２０１８０５５０８６６)ꎮ
作者简介：李雪萌(１９９７－)ꎬ女ꎬ辽宁大连人ꎬ大连民族大学机电工程学院硕士研究生ꎬ主要从事图像处理㊁目标检测
研究ꎮ
通讯作者：杨大伟(１９７８－)ꎬ男ꎬ黑龙江哈尔滨人ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ主要从事机器人视觉图像处理研究ꎬＥ－ｍａｉｌ:ｙａｎｇ￣ｄａｗｅｉ＠ｄｌｎｕ.ｅｄｕ.ｃｎꎮ文章编号:２０９６－１３８３(２０２０)０１－００４６－０５
目标边缘特征增强检测算法
李雪萌ꎬ杨大伟ꎬ毛㊀琳
(大连民族大学机电工程学院ꎬ辽宁大连１１６６０５)
花瓣儿鱼摘㊀要：针对分组角点检测网络在目标检测过程中ꎬ由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致
检测失效的问题ꎬ提出一种边缘特征增强的ＣｏｒｎｅｒＮｅｔ目标检测算法ＯＥＣꎮ该算法通过分离特征的高低
频信息提取更多的高频信息ꎬ增强目标的边缘轮廓特征ꎬ解决关键点定位不准确的问题ꎬ提高目标的框定
效果ꎬ进一步提升检测精度ꎮ仿真结果表明ꎬ该算法对行人㊁车辆等目标检测效果均有提高ꎬ在ＣＯＣＯ数
据集上的检测结果与ＣｏｒｎｅｒＮｅｔ相比ꎬｍＡＰ提高０ ９％ꎬ可应用于无人驾驶与智能机器人等场景ꎮ
修订模式关键词：目标检测ꎻ卷积特征ꎻ分组角点检测网络ꎻ边缘增强
中图分类号:ＴＰ３９１.４１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ
ＯｂｊｅｃｔＥｄｇｅＦｅａｔｕｒｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
电脑双屏>工行电子密码器
ＬＩＸｕｅ－ｍｅｎｇꎬＹＡＮＧＤａ－ｗｅｉꎬＭＡＯＬｉｎ
(ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＤａｌｉａｎＭｉｎｚｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＤａｌｉａｎＬｉａｏｎｉｎｇ１１６６０５ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆＣｏｒｎｅｒＮｅｔｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎬｓｍａｌｌｏｂｊｅｃｔｓａｎｄｓｈｏｒｔｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔａｎｃｅｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｏｂｊｅｃｔｒｅｓｕｌｔｉｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆａｉｌｕｒｅ.Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｏｂｊｅｃｔ秀组词语
ｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＣｏｒｎｅｒＮｅｔｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ(ＯＥＣ).Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｎｈａｎｃｅｓ
ｏｂｊｅｃｔｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｓｔｈｒｏｕｇｈｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙｓｅｐａｒａｔｉｎｇｔｈｅｈｉｇｈａｎｄｌｏｗ
ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｏｂｊｅｃｔｆｅａｔｕｒｅｓꎬｗｈｉｃｈｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎａｃｃｕｒａｔｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｋｅｙｐｏｉｎｔｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎ.ＡｆｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｓꎬＯＥＣｈａｓａｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍ￣ａｎｃｅｉｎｄｅｔｅｃ
ｔｉｎｇｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓꎬｖｅｈｉｃｌｅｓａｎｄｏｔｈｅｒｏｂｊｅｃｔｓ.ＴｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｎＣＯＣＯ(Ｃｏｍ￣ｍｏｎＯｂｊｅｃｔｓｉｎＣｏｎｔｅｘｔ)ｄａｔａｓｅｔｉｓ０.９％ｈｉｇｈｅｒｔｈａｎＣｏｒｎｅｒＮｅｔꎬｗｈｉｃｈｉｓａｂｌｅｔｏａｐｐｌｙｔｏａｕ￣ｔｏｎｏｍｏｕｓｖｅｈｉｃｌｅｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｓｍａｒｔｒｏｂｏｔｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｓꎻＣｏｒｎｅｒＮｅｔꎻｅｄｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ
㊀㊀目标检测算法因卷积特征表达能力不足ꎬ而致使检测偏离真实值ꎬ常表现为对小目标和
客户维护管理方案同类多目标检测失效ꎮ基于深度学习的目标检
测算法致力于不断提高检测精度ꎬ按两阶段和
贵人多忘事是什么意思
盼望着单阶段目标检测算法进行分类ꎮ两阶段检测算
法的代表是基于区域生成的丰富特征层次结构
网络(ＲＣＮＮ[１])系列算法ꎬＲＣＮＮ检测算法通过对输入的图片生成候选区域ꎬ使用基于深度卷积神经网络的图像分类(ＡｌｅｘＮｅｔ[２])主干网络进行特征提取ꎬ并训练支持向量机(ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅꎬＳＶＭ)对特征进行区域分类ꎬ取得比传统检测方法更好的结果ꎮ但其训
练步骤繁琐ꎬ重复计算多ꎮ两阶段算法较单阶段算法
拥有更高的检测精度ꎬ但检测效率较低ꎮ单阶
