无人机航拍图像语义分割研究综述

程 擎，范 满，李彦冬，赵 远，李诚龙

中国民用航空飞行学院 空中交通管理学院，四川 广汉 618307

随着近年来计算机视觉算法的迅速发展，深度学习图像处理在监控技术、智慧农场、地理信息和智慧城市等方向有着越来越多的应用。同时，随着无人机技术的逐渐成熟，越来越多的廉价无人机进入市场。由此催生了无人机航拍与深度学习图像识别之间的技术融合。但是这些计算机视觉算法并不能很好地处理无人机采集的视频或图片，因为无人机航拍图像具有特殊的图像特征，如尺度变化大，有许多小目标物体等。因此，研究适用于无人机航拍图像识别的深度学习算法有重要意义。

图像语义是在图像中为每个像素分配一个预先定义的表示其语义知识的类别标签。当每个像素有了计算机能识别的标签，就能应用于目标识别乃至场景理解等应用场景。当前，越来越多的应用场景需要利用图像中的语义知识，包括自动驾驶中的场景识别与理解、无人机控制与应用、医学影像辅助分析、图像搜索、增强现实等[1-3]。

近年来，基于深度学习的无人机航拍应用研究逐渐增多，例如ECCV 和ICCV 等国际学术会议都有关于无人机航拍图像的学术讨论和文章，国内外也有对无人机航拍图像识别的相关综述[4-5]。但是，这些研究大多以目标检测为中心展开，对于像素级别的无人机图像如语义分割技术应用综述性文献较少。本文从无人机航拍图像语义分割……