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题名一种巡逻执勤目标检测算法研究
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作者
岳磊
袁建虎
杨柳
吕婷婷
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机构
陆军工程大学野战工程学院
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2023年第1期67-74,共8页
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文摘
巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。
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关键词
目标检测
巡逻执勤
注意力机制
bifpn
深度学习
计算机视觉
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Keywords
object detection
patrol duty
attention mechanism
bifpn(bi-directional feature pyramid network)
deep learning
computer vision
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分类号
E919
[军事]
TJ0
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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