无人机航拍影像目标检测与语义分割的深度学习方法研究进展

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28822

Abstract

Abstract:

Unmanned Aerial Vehicles （UAV） have been widely used due to their advantages of small size， light weight， and simple operation. The combination of the deep learning method and UAV system can help to quickly and accurately detect the desired target on UAV aerial images with high definition and a wide field of view. Related topics have become one of the current research hotspots. This paper reviews the research progress of deep learning methods for object detection and semantic segmentation in UAV aerial images in the past ten years. First， the characteristics and wide range of application scenarios of UAVs and their aerial images are summarized， and the development process of target detection and semantic segmentation methods for UAV aerial images is briefly described. Then， the object detection and semantic segmentation methods of UAV aerial images based on deep learning are classified according to different network models， and their improvement strategies， application scenarios， contributions， and limitations are summarized. Subsequently， the data sets of aerial images taken by UAVs in recent years are collected and sorted out， and the evaluation indicators of commonly used convolutional neural network models are summarized. Finally， the existing problems in this field are pointed out， and prospects for future research trends are presented.

Key words: Unmanned Aerial Vehicle (UAV), deep learning, object detection, semantic segmentation, data set, performance evaluation indicator

CLC Number:

V279

Xudong LUO, Yiquan WU, Jinlin CHEN. Research progress on deep learning methods for object detection and semantic segmentation in UAV aerial images[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(6): 28822-028822.

Figures/Tables 20

Fig.1

Table 1

Table 2

Table 3

Table 4

Table 5

Table 6

Table 7

Table 8

Table 9

Table 10

Table 11

Improved YOLOv5 object detection method for UAV aerial images in different scenarios

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［103］	增强特征融合、添加注意力模块、修改损失函数	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了对不同尺度目标的检测精度，提高了网络的定位精度和收敛速度	使用的损失函数计算复杂
［104］	增加主干网络输出	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了模型针对小目标的检测性能	模型颈部结构复杂
［105］	优化主干网络、添加注意力模块、增强特征融合	无人机航拍影像中小目标的检测	有利于获取更加丰富的小目标位置信息和深层的语义信息	模型的预处理过程复杂、耗时，模型主干结构复杂
［106］	添加注意力模块、增强特征融合	无人机航拍影像中小目标的检测	实现了浅层位置信息与深层抽象信息的高效融合	模型颈部结构复杂
［107］	添加注意力模块、优化主干网络、优化颈部网络	一种轻量级无人机航拍影像目标检测方法	提高了模型的特征表达能力，扩大了模型的感受野	添加的注意力模块和池化层增加了模型的复杂度
［108］	数据集预处理、增加主干网络输出、调整锚框参数、添加注意力模块、简化网络结构	无人机航拍影像中风力机叶片缺陷的检测	提高了模型针对小目标的检测性能	使用的K-Means算法容易使锚框参数限于局部最优解
［109］	更换主干网络	无人机航拍影像中风力机桨叶的检测与定位	减少参数数量，提升检测速度	模型的检测精度仍需提升
［7］	更换主干网络、优化颈部网络	无人机航拍影像中路面修复区域的检测	减少参数数量，提升检测速度	模型的检测精度仍需提升
［110］	优化主干网络、增强特征融合	无人机航拍影像中枯死树木的检测	减少模型参数，使其便于在智能终端上进行部署	使用的深度可分离卷积会影响模型的检测精度
［111］	增强特征融合、添加注意力模块、增加检测头数量	无人机航拍影像中玉米雄穗的检测	增强了模型多尺度特征融合的能力	模型检测头结构复杂
［112］	添加注意力模块、优化检测头、数据集预处理	无人机航拍影像中麦穗的检测与计数	有利于抑制复杂背景的干扰，提高模型的泛化能力和检测精度	模型的主干结构复杂，预处理过程复杂耗时

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Table 19

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140	BAREKATAIN M， MARTÍ M， SHIH H F， et al. Okutama-action： An aerial view video dataset for concurrent human action detection［C］∥2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops （CVPRW）. Piscataway： IEEE Press， 2017： 2153-2160.
141	MUELLER M， SMITH N， GHANEM B. A benchmark and simulator for UAV tracking［C］∥14th European Conference on Computer Vision （ECCV）. Cham： Springer， 2016： 445-461.
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144	GHIASI G， LIN T Y， LE Q V. NAS-FPN： Learning scalable feature pyramid architecture for object detection［C］∥2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）. Piscataway： IEEE Press， 2020： 7029-7038.

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［51］	增加主干网络输出、增强特征融合、添加注意力模块	无人机航拍影像中害虫在叶片上啃食区域的检测	增强了模型特征提取与特征融合的能力	模型的特征融合过程更加复杂，所添加的注意力模块增加了模型参数
［52］	更换主干网络、增强特征融合、修改池化层	无人机电力线巡检中绝缘子的缺陷检测	有利于缓解梯度消失和梯度爆炸的问题，有利于多尺度特征融合	添加的模块增加了模型参数
［53］	增加主干网络输出、数据集预处理	无人机航拍影像中车辆的检测	有利于小目标的特征提取	特征融合部分结构复杂，模型预处理过程繁琐
［55］	添加DConv卷积操作、优化NMS方法	无人机航拍影像中倒塌建筑物的检测	有利于学习不规则几何特征的相关信息，提高对任意形状倒塌建筑物的适应性	可形变卷积增加了模型的计算量

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［57］	改进检测头	无人机航拍影像中密集小目标的检测	有利于更好地提取边缘帧并对边缘帧进行精确地调整，提供更准确的感兴趣区域	模型的检测头结构复杂
［58］	数据集预处理、更换主干网络、修改损失函数	无人机电力线巡检中防震锤等部件缺陷的检测	提高了模型特征提取与特征融合的能力	模型预处理过程复杂耗时
［59］	优化主干网络、调整锚框参数	无人机航拍影像中多尺度目标的检测	提高了模型对不同尺度目标的检测能力	模型的特征融合部分结构复杂
［60］	更换主干网络、增强特征融合、修改NMS方法、修改损失函数	无人机航拍影像中多目标的检测	缓解了无人机图像中小目标、物体遮挡和正负样本不平衡的问题	增加了模型主干的复杂度
［61］	优化主干网络、增大模型感受野	无人机航拍影像中多目标的检测	扩大了模型的感受野，提升了复杂背景下的检测精度	空洞卷积的结果缺乏连续性

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［68］	优化主干网络	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了特征提取能力，保留了更加丰富的语义信息	并行的模型主干结构复杂
［69］	更换主干网络、增大模型感受野、增强特征融合	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了主干的特征提取能力，降低了网络的训练难度，增强了模型的泛化性	空洞卷积的结果缺乏连续性
［70］	调整锚框参数、优化主干网络	无人机航拍影像中车辆的检测	减少了模型参数，提升了检测速度，有利于获取车辆准确的分布特征	使用的深度可分离卷积会降低模型的检测精度
［71］	数据集预处理、修改损失函数	无人机航拍影像中车辆的检测	增强了对不同光照条件和样本多样性的适应能力	图像预处理过程复杂、耗时

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［72］	调整锚框参数、调整图像输入批量大小	无人机航拍影像中多尺度目标的检测	提高了对不同尺度图像的鲁棒性	模型训练过程复杂，需要花费更多的时间
［73］	优化主干网络	资源和功率受限的无人机部署平台	降低了模型参数，提高了运行速度	使用的深度可分离卷积会降低模型的检测精度

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［74］	调整锚框参数、更换主干网络	无人机电力线巡检中相关目标的检测	获取了更加匹配的锚框	模型主干网络结构冗余
［75］	更换主干网络	无人机航拍影像中海洋生物的检测	降低了模型参数，提高了运行速度	在处理小目标时性能会下降
［77］	调整锚框参数、修改损失函数、数据集预处理	多无人协同的目标检测方法	使用了更加匹配的锚框，提高了小目标的召回率	预测结果的拼接过程复杂、耗时

Research progress on deep learning methods for object detection and semantic segmentation in UAV aerial images

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文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［79］	数据集预处理、优化主干网络	无人机航拍影像中棕榈果的检测	提高了模型特征提取能力	模型预处理过程复杂、耗时
［80］	增强特征融合、修改损失函数	无人机电力线巡检中绝缘子的检测	提高了对小目标的识别精度	使用的损失函数计算复杂
［11］	增加主干网络输出、增强特征融合、增大模型感受野	无人机电力线巡检中绝缘子的检测	增强了网络的特征融合能力	模型的颈部结构复杂
［82］	增加主干网络输出、增强特征融合	无人机航拍影像中小目标的检测	优化了对小目标的定位效果，加强了模型多尺度特征融合的能力	模型的颈部结构复杂
［83］	优化主干网络、添加注意力模块、增加主干网络输出	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了多尺度特征的表达能力，增强了模型特征融合的能力	注意力模块的添加增加了模型参数
［84］	优化主干网络、增加主干网络输出、调整锚框参数	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了模型特征提取能力	模型的颈部结构复杂

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［86］	数据集预处理	无人机航拍影像中人体检测和人体活动识别	对比了不同模型之间的检测性能，对比了不同版本EfficientDet的检测性能	模型预处理过程复杂、耗时
［87］	优化主干网络、增强特征融合	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了小目标的检测性能	级联的结构增加了模型的复杂度

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［88］	更换主干网络、添加注意力模块、修改损失函数、增加主干网络输出	无人机电力线巡检中绝缘子的检测	降低了模型参数和计算复杂度，使得网络更加轻量化	转置卷积的添加会延长模型的训练时间
［89］	数据集预处理、优化主干网络	无人机航拍影像中杂乱目标的检测	提升了对小目标的预测效果，并且对不同尺度的目标具有更强的鲁棒性	并行结构使得模型过于复杂
［90］	优化主干网络、添加注意力模块、改进检测头、修改激活函数	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了复杂背景下小目标的特征提取能力	添加的模块增加了模型的复杂度
［91］	数据集预处理、添加注意力模块、优化NMS方法	无人机航拍影像中小目标的检测	采用剪裁的方法对图像进行预处理，用于获取合适的输入尺寸	模型预处理过程复杂、耗时

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［94］	采用无锚框思想、增强特征融合、优化NMS方法	无人机航拍影像中小目标的检测	提高了模型针对小目标的检测能力	Soft-NMS中高斯惩罚函数的计算复杂
［95］	增加主干网络输出、改进检测头	无人机输电线路巡检中多尺度目标的检测	有助于充分利用语义信息和位置信息，提高了小目标的检测性能	添加的分支结构增加了模型的复杂度
［96］	优化NMS方法、增强特征融合	无人机航拍影像中车辆的检测	有助于抑制相互重叠的预测框，提高了模型的后处理能力	Soft-NMS中高斯惩罚函数计算复杂

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［97］	增大模型感受野、添加注意力模块、优化NMS方法	无人机航拍影像中小目标的检测	扩张了模型的感受野，有利于提取不同尺度的特征	空洞卷积的结果缺乏连续性
［98］	数据集预处理	用于处理无人机航拍影像模糊、曝光和噪声的问题	加强了模型的数据预处理能力，有效缓解了因数据量较少而造成的训练困难问题	模型预处理过程复杂、耗时
［10］	增加主干网络输出、扩大模型感受野、增强特征融合	无人机电力线巡检中防振锤故障的检测	有效增加了模型的感受野，融合了多种尺度大小的特征信息	空洞卷积的结果缺乏连续性
［99］	添加注意力模块、调整锚框参数	无人机电力线巡检中目标缺陷的检测	增强了模型的特征提取能力，获取了更加准确的锚框参数	注意力模块的添加增加了模型参数
［100］	更换主干网络、添加注意力模块、增强特征融合、调整学习率参数	无人机航拍影像中果树冠层的检测	有助于网络更好地聚焦于目标特征，增强了网络检测多尺度目标的能力	模型的颈部结构复杂
［101］	更换主干网络、简化颈部网络	无人机航拍影像中松材线虫病变树木的检测	降低了模型参数，提高了模型的检测速度	使用的深度可分离卷积会影响模型的检测精度
［102］	修改损失函数、简化网络结构、数据集预处理	无人机航拍影像中桥梁裂缝的检测	缓解了复杂背景带来的干扰，增强了多尺度目标检测的鲁棒性	剪枝算法会降低模型的检测精度

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［113］	添加注意力模块、调整输入图像分辨率大小、调整学习率参数	无人机电力线巡检中绝缘子的检测	增强了模型特征提取能力，提高了绝缘子检测的准确率	扩大输入图像的尺寸会增加模型的训练和预测时间
［114］	数据集预处理、添加注意力模块、增强特征融合	无人机航拍影像中麦穗的检测	有利于保留更多小目标的特征	模型预处理过程复杂、耗时
［115］	修改损失函数、添加注意力模块	无人机航拍影像中山体滑坡的检测	解决大小样本分布不均的问题，加强了特定区域的识别能力	添加的注意力模块增加了模型的复杂度
［116］	优化主干网络、添加注意力模块、数据集预处理	无人机航拍影像中烟雾的检测	增加了小目标样本的数量，提高了预测的可靠性	模型预处理过程复杂、耗时

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［117］	增强特征融合	无人机航拍影像中路面破损的检测	有助于更好地利用浅层位置信息和深层语义信息，提高了特征图的分辨率	编码器和解码器结构复杂
［118］	修改激活函数、修改模型优化器、添加正则化操作	无人机航拍影像中果树冠层的检测	训练过程更稳定，收敛速度更快，鲁棒性更强，在不同光照条件下识别目标轮廓更精细	Adam自适应优化器在深层网络中存在性能退化的问题
［119］	改进网络的输入	无人机航拍影像中向日葵倒伏状态的检测	改进后的模型适用于多波段图像的处理	添加的近红外波段输入会增加模型的运算量
［120］	降低模型复杂度、扩大模型感受野	无人机航拍影像中棉花的检测	降低了模型复杂度，提高了分割效率	空洞卷积的结果缺乏连续性

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［121］	更换主干网络、数据集预处理	无人机航拍影像中海草分布的检测	验证了不同的归一化策略对模型的影响	增加了模型预处理的复杂度
［123］	对比不同各纹理参数在语义分割中的效果	无人机航拍影像中不同作物的检测	寻找最佳的输入光谱波段组合	增加的纹理参数会提升模型的计算复杂度
［124］	优化主干网络、增强特征融合	无人机航拍影像中棉花田地残留种植地膜的检测	降低了模型主干参数，提高了模型的检测速度	使用的Inception模块会降低模型的检测精度
［125］	优化主干网络、增大模型感受野	无人机航拍影像中小麦倒伏的检测	扩大了模型的感受野，保留了更多的语义信息，提高了分割精度	使用的密集连接模块结构冗余

文献	改进策略	应用场景	贡献	局限性
［128］	优化主干网络、添加注意力模块、修改损失函数	无人机航拍影像中小目标的检测	有选择性地强调从彩色图像和冠层高度模型分支提取的加权特征	添加的注意力模块增加了模型的复杂度
［130］	更换主干网络	无人机航拍影像中建筑外墙裂缝的检测	防止了梯度消失，有利于增强网络的泛化性，加快网络的训练速度	DenseNet模块结构冗余
［131］	数据集预处理	无人机航拍影像中桥梁裂缝、锈蚀和脱落病害的检测	提高了对裂缝的检测精度和召回率	模型预处理过程复杂、耗时

文献	图片数量/张	无人机飞行高度/m	图像分辨率/像素	目标类别
［132］	61 896	100~120	1 920×1 080	汽车、自行车、卡车和公交车
［133］	3 647	30~80	1 280×720~3 840×2 160	人、滑板、游艇、浮标、帆船和皮划艇
［134］	1 000	5~80	1 280×720~3 000×4 000	公路、植被、行人、汽车、路灯和背景
［135］	8 000	10~30、30~70、70以上	1 080×540	汽车、卡车和公共汽车
［13］	68 750	30~40	4 000×3 000	行人
［136］	3 269	5~50	1 280×720	行人、自行车、汽车、无人机、轮船、动物、障碍物、建筑物、植被、公路、天空和背景
［137-138］	20 000	80	1 400×1 904	行人、骑自行车的人、汽车、玩滑板的人、高尔夫球车和公交车
［139］	1 573	40	1 000×600	汽车
［140］		10~45	3 840×2 160	走路、坐下、站立、奔跑、躺下、搬运、推搡、阅读、喝水、打电话、握手和拥抱
［12］	1 981	5~50	1 000×1 000	奔跑、行走、站立、坐下和躺下
［141］		5~25	1 280×720	汽车、卡车、船舶、行人和飞机
［142-143］	8 599		2 000×2 000	行人、人、汽车、货车、公交车、卡车、摩托车、自行车、带遮阳棚的三轮车和不带遮阳棚的三轮车

真实值	预测值=Positive	预测值=Negative
True	TP（True Positive）	FN（False Negative）
False	FP（False Positive）	TN（True Negative）

评价指标	意义	计算式
精确率P	预测真实正样本与所有预测正样本之间的比值	（1）
召回率R	预测真实正样本与实际正样本之间的比值	（2）
F1分数（F1 Score）	精确率和召回率的调和平均值	（3）
平均精度AP	某个类别精确率的平均值	（4）
平均精度均值mAP	所有类别AP的平均值	（5）

评价指标	意义	计算式
像素精度PA	所有像素类别预测正确的数量与像素总数的比例	（6）
平均像素精度MPA	所有类别像素精度的平均值	（7）
平均交并比MIoU	所有类别交集与并集的比例的平均值	（8）

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