空基下視多角度紅外目標識別
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>1626 K
標簽： 下視紅外目標 單階段 復合翼無人機
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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，使用復合翼無人機分別從不同高度和角度采集紅外圖像,，構建多尺度下視紅外目標數(shù)據(jù)集,，在PyTorch架構上實現(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果,。實驗表明該算法在保證精度的基礎上滿足實時性的要求,，為后續(xù)用于復合翼無人機上的多尺度目標實時識別提供了理論技術。
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