针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5(You Only Look Once)的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机...针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5(You Only Look Once)的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值(mean Average Precision,m AP)可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。展开更多
针对脉冲多普勒(PD)引信在复杂战场电磁环境中对目标回波信号识别效率不足问题,提出了一种具有自适应增量更新功能的模糊c-均值(FCM)聚类算法,以有效地提高引信对干扰和目标信号的识别率。在对引信距离门选通输出信号分析的基础上,利用...针对脉冲多普勒(PD)引信在复杂战场电磁环境中对目标回波信号识别效率不足问题,提出了一种具有自适应增量更新功能的模糊c-均值(FCM)聚类算法,以有效地提高引信对干扰和目标信号的识别率。在对引信距离门选通输出信号分析的基础上,利用信号时域与频域熵特征,借助FCM算法对干扰与目标信号进行分类识别,并针对信噪比不断恶化的情况,通过改进的增量更新算法实现引信FCM分类模型自适应更新调整,从而保持引信对干扰和目标信号的高识别率。仿真实验结果表明:改进的增量更新算法在降低更新耗时的同时,可使引信在-15 d B信噪比条件下对干扰与目标信号识别正确率达到96.43%,显著地提高了PD引信抗有源噪声干扰能力。展开更多
文摘针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5(You Only Look Once)的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值(mean Average Precision,m AP)可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。
文摘针对脉冲多普勒(PD)引信在复杂战场电磁环境中对目标回波信号识别效率不足问题,提出了一种具有自适应增量更新功能的模糊c-均值(FCM)聚类算法,以有效地提高引信对干扰和目标信号的识别率。在对引信距离门选通输出信号分析的基础上,利用信号时域与频域熵特征,借助FCM算法对干扰与目标信号进行分类识别,并针对信噪比不断恶化的情况,通过改进的增量更新算法实现引信FCM分类模型自适应更新调整,从而保持引信对干扰和目标信号的高识别率。仿真实验结果表明:改进的增量更新算法在降低更新耗时的同时,可使引信在-15 d B信噪比条件下对干扰与目标信号识别正确率达到96.43%,显著地提高了PD引信抗有源噪声干扰能力。
