空基下視多角度紅外目標(biāo)識(shí)別
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：1626 K
標(biāo)簽： 下視紅外目標(biāo) 單階段 復(fù)合翼無(wú)人機(jī)
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文檔介紹：為實(shí)現(xiàn)空基下視紅外目標(biāo)的快速高精度識(shí)別，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標(biāo)識(shí)別算法。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對(duì)紅外目標(biāo)進(jìn)行特征提取，使局部特征與全局特征融合，提高特征圖表達(dá)能力，最后借鑒RetinaNet中的Focal loss鎖定目標(biāo)的檢測(cè)框，同時(shí)得出目標(biāo)類(lèi)型及檢測(cè)精度。針對(duì)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(wú)人機(jī)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(biāo)數(shù)據(jù)集，在PyTorch架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，所提算法對(duì)分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標(biāo)識(shí)別的mAP達(dá)到91.74%，識(shí)別速度為33 f/s，滿足空基平臺(tái)前端的在線識(shí)別需求，且在公開(kāi)紅外船舶數(shù)據(jù)集上也具有較好的識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時(shí)性的要求，為后續(xù)用于復(fù)合翼無(wú)人機(jī)上的多尺度目標(biāo)實(shí)時(shí)識(shí)別提供了理論技術(shù)。
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