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题名航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别
被引量：6
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作者
杨雪
修吉宏
刘小嘉
罗宁
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机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1877-1884,共8页
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基金
粤港关键领域重点突破项目(No.2004A10403021)
广东省攻关项目(No.2006A10401006)资助。
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文摘
红外光学成像载荷利用目标的热辐射强度特性成像,具有一定的揭伪能力,可规避可见光成像装备无法在夜间和恶劣气象条件下成像的限制,但红外图像对比度低、边缘不清晰,大大降低了成像目标识别的准确率。本文提出一种基于YOLOv5的红外车辆目标检测算法,在浅层特征层引入RFBs模块,以提高小目标的感受野及检测效果,在颈部网络(Neck)部分,使用BiFPN结构,实现对底层特征的再次利用,以融合更多的特征,并添加CBAM注意力机制以提升检测精度。实验结果表明:在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络,精确率(Precision)提升28,召回率(Recall)提升16,平均精度(mAP)提升23。结论:可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。
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关键词
目标检测
YOLOv5
红外图像
RFBs
BiFPN
注意力机制
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Keywords
target detection
YOLOv5
infrared image
RFBs
BiFPN
attention mechanism
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分类号
TP3941.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN219
[电子电信—物理电子学]
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