| 空基下視多角度紅外目標識別 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：1626 K | |
| 標簽： 下視紅外目標 單階段 復(fù)合翼無人機 | |
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| 文檔介紹：為實現(xiàn)空基下視紅外目標的快速高精度識別，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標識別算法。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對紅外目標進行特征提取，使局部特征與全局特征融合，提高特征圖表達能力，最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標的檢測框，同時得出目標類型及檢測精度。針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集多為平視，且視角單一的缺陷，使用復(fù)合翼無人機分別從不同高度和角度采集紅外圖像，構(gòu)建多尺度下視紅外目標數(shù)據(jù)集，在PyTorch架構(gòu)上實現(xiàn)并進行性能驗證實驗，所提算法對分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標識別的mAP達到91.74%，識別速度為33 f/s，滿足空基平臺前端的在線識別需求，且在公開紅外船舶數(shù)據(jù)集上也具有較好的識別結(jié)果。實驗表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實時性的要求，為后續(xù)用于復(fù)合翼無人機上的多尺度目標實時識別提供了理論技術(shù)。 | |
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