面向合成孔径雷达图像任意方向舰船检测的改进YOLOv3模型

为实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测能同时输出目标位置和方位角估计信息,提出基于改进YOLOv3的任意方向舰船目标检测模型.定义有利于模型参数回归稳定性的角度范围,根据垂直框和旋转框预测结果定义多任务损失函数.通过融合垂直框和旋转框预测结果进行目标方位角估计校正,以进一步提高检测性能.采用SAR舰船目标检测数据集(...     

改进的YOLOv3算法及其在军事目标检测中的应用

复杂环境下军事目标检测技术是提高战场态势生成、分析能力的基础和关键.针对军事目标检测任务在复杂环境下传统检测算法的检测性能较低问题,提出一种基于改进YOLOv3的军事目标检测算法,通过深度学习实现复杂环境下军事目标的自动检测.构建军事目标图像数据集,为各类目标检测算法提供测试环境;在网络结构上通过引入可形变卷积改进的R...     

基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法

为提高安检速度、实现X射线图像中违禁物品的自动检测,提出一种基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法.该算法在单阶段目标检测算法YOLOv4基础上设计一种空洞密集卷积模块.将上采样链路融合后特征输入空洞密集卷积模块中,增强特征表达能力和卷积视野.对融合后特征信息加入注意力机制,用来增强有效特征和抑制无效特征,最终...     

基于感知编组的SAR图像建筑物检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像自动解译的需求,研究了高分辨率的SAR图像建筑物检测技术。由于人造目标按照某种方式有组织的构成,而机器视觉可以模拟人类视觉的感知编组能力获取图像的相关组织和结构,并可以根据特定的准则将提取到的图像特征编组成为更高层的结构,利用该特性,将感知编组方法用于检测建筑物,通过边缘检测和霍夫变换提取直线段基元,结合感知编组和建筑区在SAR图像上表现的亮度特征,提出了一种平行适应度函数辅助建筑物检测。基于对实测SAR图像的实验结果表明,该检测算法可靠,定位准确,并能有效地降低虚警率。     

基于红外图像与可见光图像特征融合的目标检测算法

对可见光与红外图像融合目标检测问题进行了研究,提出了一种针对目标检测任务的特征融合算法。采用端到端的神经网络方案,将可见光与红外图像同时输入神经网络,分别进行特征提取,后对提取的特征进行融合,再对融合的特征进行目标检测,最后输出检测结果。与一般先融合出一张图片再检测的方法比较,特征融合算法可以保留原始图像的特征,并根据目标检测的结果对特征进行挑选及融合,避免先融合图像造成的信息损失。红外图像能够弥补可见光图像的不足,适应不同光照强度及天气情况。针对目标检测的特征融合方法有效利用了纹理信息及热辐射信息,检测效果优于单独利用可见光或红外图像的方法。     

基于光电转台全局运动补偿与YOLOv3网络模型的运动目标检测算法

传统的动目标检测算法存在受噪声干扰大、背景建模时间长、无法识别目标类型等问题,并且背景建模等方法对全局运动存在限制要求.针对上述问题,提出新的运动目标检测算法,采用YOLOv3模型对观察序列中的视频进行检测,获得连续帧的目标识别结果;通过光电转台位置信息估算全局运动,对连续帧目标进行匹配获取一致性关系;计算目标像素速度与目标运动程度估值,判定目标运动状态.以车辆目标视频图像为研究对象,试验表明：算法在英伟达TX2与NX平台实现部署,单帧处理时间分别达到140 ms、36 ms,实现对多个运动目标的实时正确检测,并获取目标像素速度与运动方向等运动信息.     

基于改进YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法

针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试,实验结果表明：改进后的YOLOv5算法与原算法相比,在保持较高检测精度的同时,检测速度提升了38%,模型大小降低了45%,有效提升了算法的检测性能,满足应用于嵌入式设备的实际需求。     

基于YOLOv3的复杂环境红外弱小目标检测

在复杂环境的红外弱小目标检测问题中,传统算法大多需要对红外目标进行特征增强、背景杂波抑制等预处理工作,算法检测准确率低,控制参数较多。通过对红外目标特性进行分析,本文构建了基于深度学习的复杂环境红外弱小目标检测算法。算法以单阶段目标检测网络YOLOv3为基础,简化处理流程,显著提升对红外弱小目标的检测精度。在红外弱小目标数据集的测试中, YOLOv3较实验对比的方法在检测准确性上具有明显的提升,其平均准确率(AP)可达99.5%以上,验证了算法对红外弱小目标检测的有效性。     

基于嵌入式平台与优化YOLOv3 的航拍目标检测方法

针对部署在嵌入式平台的目标检测模型在检测航拍目标时存在的检测速率低、耗时高、存储容量低的问 题,提出一种基于优化YOLOv3 算法的航拍目标检测方法。通过模型剪枝极大地减少了模型参数量,使用二分 K-means 对传统的锚框聚类算法进行优化改进,引入CIOU 损失函数加强边界框回归效果,再经TensorRT 对模型优 化加速后将该检测模型部署到JetsonTX2 平台上。选取大量不同类别不同环境的航拍图像制作数据集进行实验对比。 结果表明：优化后的算法在检验不同航拍图像目标时平均精度可达到83.9%,对每张图片的检测速度从2.8 FPS 提升 至14.7 FPS,满足精确性和实时性要求。     

基于改进YOLOv3和核相关滤波算法的旋转弹目标探测算法

旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊,在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下,目标难以精确探测,为此提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波（KCF）算法的目标检测与跟踪算法,通过深度学习实现目标的自动检测。制作模拟山地打击场景的数据集,基于少量数据样本的前提,模拟不同天气、光照、运动及旋转模糊等复杂环境,完成在网络学习中数据的增强和扩充;通过在YOLOv3网络基础上添加Inception多尺度分支结构,增加网络对于目标不同尺寸的适应性,减少网络层数,更能适应对小目标的检测;在实现目标定位方法上,将目标检测与跟踪算法相融合,提出一种目标丢失判别机制,并利用弹道的速度—时间信息更新目标跟踪框尺度。仿真实验结果表明,相比原始算法,改进算法能更有效实现复杂环境下的目标检测和跟踪。     

基于YOLOv5 改进的小目标检测算法

针对传统目标检测算法存在对小目标检测的识别精度低和不稳定的问题,提出基于YOLOv5 改进的小目 标检测算法。基于卷积神经网络加入额外的检测头,采用数据增强策略并更改网络卷积步长,解决了小目标像素低、 占比小、易重叠和难以分辨等问题;同时依托真实检测场景制作一个全新的针对飞机检测的卫星影像数据集,该数 据集的待检测小目标占比达61%,飞机姿态及场景丰富,有助于客观全面地验证网络精度。将改进后的算法与原始 的YOLOv5 模型进行对比,结果表明,其平均精确率AP 值较原始YOLOv5 模型提升约3%。     

一种基于改进SIFT的SAR图像配准算法

为克服SIFT (scale-invariant feature transform)描述子应用于SAR图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进SIFT的SAR图像精确配准算法.该方法首先提取特征点的SIFT描述子和改进的旋转不变纹理化特征描述子,再利用典型相关分析特征融合算法将2种描述子融合,形成新的特征描述子,计算2幅图像中各个特征点间的改进加权距离并通过预先设定好的阈值完成粗匹配,最后通过随机抽样一致性算法去除误匹配实现精匹配,并代入仿射变换模型以求得变换参数,完成图像的配准.仿真结果表明:该方法的匹配性能明显优于SIFT及PCA-SIFT算法,能够有效处理图像在尺度变化、灰度变化、旋转角度变化的情况下SAR图像配准问题,且配准精度达到了亚像素级.     

基于改进YOLOv4-tiny 的舰面多目标检测算法

针对舰面多目标的检测问题,提出一种改进YOLOv4-tiny 的舰面多目标检测算法。在卷积神经网络中引 入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),通过混合通道特征和空间特征来关注舰面目标和 抑制背景特征,提高网络的抗背景干扰能力;针对目标尺度变化加入空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)以融合不同尺度的特征,提高对不同大小目标的检测能力;使用Mish 激活函数替代Leaky ReLU 激活函数以获 得更好的泛化能力。实验结果表明：5 类舰面目标的平均检测精度为92.22%,接近YOLOv4 算法的96.48%,而检测 速度(frames per second,FPS)达到了42.5 帧/s,远高于YOLOv4 的18 帧/s;该算法能较好地平衡准确率和速度的关 系,可以对舰面目标进行实时检测。