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建立了基于级联空洞卷积的特征增强模块，并提出了自适应通道和空间特征融合策略，在通道和空间层级上过滤不同尺度特征图融合所带来的冲突和冗余信息，有效提升了无人机航拍图像中的小目标实际检测精度。 聚焦目前在水域监管、工程巡查、水环境监测等方面图像能力不足问题，围绕工程管理、防汛抗旱、水资源调配、水事务监管等水利核心业务，利用无人机航空图像目标检测技术研发视频自动采集、智能识别、自动监测预警等核心功能，在水利领域具有广阔的应用前景。 湘潭大学研发的航拍图像目标检测技术，已经实现水利工程巡检、河湖岸线、河湖环境监测等海量无人机图像异常特征物的智能化检测识别，对积水、塌方、运输船、滑坡、聚集型垃圾和分散型垃圾等 6 类目标物的检测精度 AP 均有较大幅度的提升。

水利领域的无人机航空图像目标检测技术，面向不同的复杂监测环境，存在小目标检测精度低的技术瓶颈。用于勘探的感应式磁场传感器探头价格昂贵。本项目旨在研究自适应通道和空间特征融合特征提取策略，并搭建级联空洞卷积的特征增强模块，提高了航拍图像小目标检测的精度，解决了航拍图像对小目标检测能力不足的问题，对水利监测领域具有广阔的应用前景。

本项目研制的航拍图像目标检测技术可应用于水利工程巡检、河湖岸线或河湖环境监测，积水、塌方、运输船、滑坡、聚集型垃圾和分散型垃圾等异常特征物智能检测识别。

周维，男，1978年出生，湖南湘潭人，民革党员，雨湖区政协委员，湘潭大学计算机学院·网络空间安全学院网络空间安全系主任，副教授，硕士生导师，计算机学会会员，湘潭市科技专家库专家，省高教学会计算机教育专业委员会理事。主要研究方向是计算机视觉、网络安全与智能系统。在《Computers and Electrical Engineering》、《 Soft Computing 》和《计算机科学》等期刊和会议上发表30余篇论文。授权发明专利6项，软件登记6项。主持、参与国家自然科学基金项目4项、地市基金项目4项、教育厅项目6项，主持省级以上教改项目3项。

研究成果在“大藤峡水利枢纽工程建设智慧监控系统”负责图像处理部分，其系统在大藤峡水利枢纽工程中进行示范应用，并在广西钦州王岗山水库、四川官帽舟水电站工程、海南省南渡江引水工程中推广应用，取得良好的效果。

建议以技术转让的形式进行成果转化。