空军工程大学学报

作者：李浩1,贺云涛1,李子豪2

单位：1.北京理工大学空天科学与技术学院,北京,100081;2.中国航天科技集团第十一研究院,北京,100074\

关键词：语义分割;轻量化;无人机影像;无参数注意力;重点区域检测

基金：航空科学基金(2020Z005072001)

针对现有语义分割算法在无人机航拍影像的重点区域检测中存在的分割精度低、检测速度慢的问题, 提出了一种改进PP-LiteSeg的轻量级无人机影像语义分割算法。该算法首先设计了一种复合注意力融合模块,在统一注意力融合模块中引入无参数注意力机制SimAM,增强全局上下文信息,提升输出特征的信 息丰富度;之后,通过将主干网络中卷积的计算方式由普通卷积替换为部分卷积与小尺度卷积核结合的方式,减少模型参数;同时,设计了新的主干网络SDTCM_PNet,通过更改主干网络中短期密集连接模块在多 层感受野下的特征拼接方式,进一步提升模型的轻量化程度。在自采的无人机航拍影像数据集上进行的实 验结果证明了本文算法的有效性。同时将算法在嵌入式设备上进行了部署试验,结果验证了本文算法满足实时性要求。

来源：2026年第1期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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