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
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文檔介紹:為實現(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(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(biāo)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(biāo)實時識別提供了理論技術(shù)。
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