《表1 性能指标对照表：基于航拍图像的人员实时搜寻机制与分析》

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《基于航拍图像的人员实时搜寻机制与分析》

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损失函数值的变化是对训练过程间接评价，训练得到的模型评价，通常由目标检测结果图直观展现。从识别结果可以看出，训练数据集中加入对已有部分样本的旋转扩充数据，可以解决航拍视角下由拍摄角度多变和识别目标人的姿态变化带来的识别困难。图6是原YOLO算法与SR-YOLO在真实场景中人的识别对比。由于拍摄距离的影响，目标（人）在航拍图像中通常比较小，小目标提供的特征信息也较少增加目标检测的难度。图6(a）是航拍直接获得的图片，图6(b）为原图在YOLO下的识别结果，图6(c）为原图经过SR-YOLO超分辨率处理后的中间效果，图6(d）为航拍图在SR-YOLO下识别结果。实验结果显示，图6(c）只检测到一个目标；图6(d）检测到4个目标。表1是SR-YOLO与YOLO v3目标检测性能对比数据，通过数据可以看出SR-YOLO目标检测算法对小目标人的正确识别的性能相比YOLO有提升。