摘要：小目標(biāo)、飛機(jī)相互遮擋等難以檢測的問題,對飛機(jī)檢測的準(zhǔn)確性及實(shí)時性提出很大的挑戰(zhàn)。將實(shí)時性較高的YOLO v3算法應(yīng)用到機(jī)場場面飛機(jī)檢測領(lǐng)域,并提出兩點(diǎn)改進(jìn):將骨干網(wǎng)絡(luò)中的卷積層替換為空洞卷積,保持較高分辨率及較大感受野,提高模型對小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率;通過線性衰減置信得分的方式,對非極大值抑制(NMS)算法進(jìn)行優(yōu)化,以提升模型對被遮擋飛機(jī)的檢測能力。結(jié)果表明,改進(jìn)后的YOLO v3能夠較好地檢測小目標(biāo)和遮擋飛機(jī),且在保證實(shí)時性的前提下,將檢測準(zhǔn)確率從72.3%提高到83.7%。