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野外大視場環(huán)境下的炸點檢測常采用圖像幀間差分的方法，但由于彈體落地后炸點分布的情況復(fù)雜，對密集炸點的檢測成為了難點問題。針對該問題，將炸點圖像經(jīng)過整理、分類，構(gòu)建了炸點檢測的專用數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上，對R-FCN模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)、位置敏感池化層和分類回歸層進行了分析與改進，提出了增強區(qū)域全卷積網(wǎng)絡(luò)用于單幀目標檢測，并針對現(xiàn)在盲目多次嘗試取最優(yōu)訓練結(jié)果的訓練方法，提出了一種基于剪枝的網(wǎng)絡(luò)模型訓練方法。在野外大視場炸點圖像專用數(shù)據(jù)集上進行了對照實驗，最終平均檢測率為83.73%，檢測率明顯提高。在 Pascal VOC數(shù)據(jù)集上與其他常用算法進行了對比實驗，結(jié)果表明了該算法的有效性。
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