改进区域卷积神经网络的机场检测方法

改进区域卷积神经网络的机场检测方法标题：改进区域卷积神经网络的机场检测方法摘要：随着空中交通的不断增加，机场安全性和运营效率的重要性日益凸显。针对机场检测的需求，本论文提出了一种改进的区域卷积神经网络

改进区域卷积神经网络的机场检测方法 标题：改进区域卷积神经网络的机场检测方法 摘要： 随着空中交通的不断增加，机场安全性和运营效率的重要性日益凸 显。针对机场检测的需求，本论文提出了一种改进的区域卷积神经网络 （CNN）方法，以提高机场检测的准确性和效率。首先，本文介绍了机 场检测的背景和意义。然后，详细介绍了区域CNN的基本原理和现有的 机场检测方法的局限性。接下来，本文提出的改进方法包括两个关键方 面：一是引入注意力机制来提高机场目标的识别能力；二是设计了一种 多尺度特征融合策略，以增强机场检测的鲁棒性和准确性。实验结果表 明，本文提出的方法在机场检测方面具有较高的准确性和效率，能够为 机场安全性和运营效率的提升提供可靠支持。 关键词：机场检测，区域卷积神经网络，注意力机制，多尺度特征 融合，准确性，效率 1.引言 机场作为现代交通枢纽，拥有巨大的人流和货物流动量，其安全和 运营效率对国家经济和公共安全至关重要。因此，提高机场安全性和运 营效率是当前机场管理和监控系统的重要任务之一。近年来，随着计算 机视觉和深度学习技术的发展，机场检测方法的研究也取得了很大的进 展。而区域卷积神经网络（CNN）作为一种用于目标检测的常用方法， 具有较高的准确性和泛化能力，已被广泛应用于不同领域的目标检测任 务。本文旨在改进区域CNN方法，以提高机场检测的准确性和效率。 2.区域卷积神经网络与机场检测 2.1区域卷积神经网络基本原理 区域CNN是一种用于目标检测的神经网络模型，与传统的全卷积 神经网络不同，区域CNN在图像中引入了候选区域的选择和分类过程。