基于YOLO智能網(wǎng)絡(luò)的紅外弱小多目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
關(guān)鍵詞：紅外弱小目標(biāo) 深度學(xué)習(xí) 目標(biāo)檢測(cè) yolo
摘要：復(fù)雜背景下的紅外弱小多目標(biāo)檢測(cè)是紅外目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn),現(xiàn)有算法的穩(wěn)健性難以滿足實(shí)際彈載應(yīng)用需求。針對(duì)彈載環(huán)境下的紅外場(chǎng)景圖像開展了基于典型深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用研究,提出一種基于YOLO(you only look once)網(wǎng)絡(luò)的智能目標(biāo)檢測(cè)方法,通過高維特征學(xué)習(xí)表征和推理實(shí)現(xiàn)紅外弱小多目標(biāo)檢測(cè)。采用傳統(tǒng)的模板匹配算法和YOLO深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行識(shí)別性能對(duì)比分析,驗(yàn)證了YOLO網(wǎng)絡(luò)在紅外弱小多目標(biāo)檢測(cè)方面的良好性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:YOLO算法的檢測(cè)概率可達(dá)92.2%,平均檢測(cè)精度為0.844,與傳統(tǒng)的模板匹配方法相比,YOLO具有明顯的優(yōu)勢(shì)。
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{4}簡要地介紹研究背景、研究內(nèi)容、研究成果。關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù)為3-8個(gè)。
{5}中英文對(duì)照的標(biāo)題、作者、作者單位、摘要、關(guān)鍵詞。
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