| 空基下視多角度紅外目標(biāo)識別 | |
| 所屬分類：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)的快速高精度識別，提出了一種單階段的空基下視多角度紅外目標(biāo)識別算法。首先使用Darknet-53結(jié)合SPP模塊對紅外目標(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)的檢測框，同時得出目標(biāo)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(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)，所提算法對分辨率為640×512的下視紅外圖像中目標(biāo)識別的mAP達(dá)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(shí)驗(yàn)表明該算法在保證精度的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時性的要求，為后續(xù)用于復(fù)合翼無人機(jī)上的多尺度目標(biāo)實(shí)時識別提供了理論技術(shù)。 | |
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