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题名基于RGB图像的坦克损伤目标三维检测研究与应用
被引量：1
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作者
朱家辉
苏维均
于重重
黄俊卿
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机构
北京工商大学
中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室
陆军装甲兵学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第4期169-175,共7页
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基金
北京市自然科学基金(4202015)
热动力灾害在线预警技术与装备基金资助项目(2018YFC0807903)。
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文摘
现代战争中,坦克在攻坚战中的地位越来越重要,检测坦克的损伤对于取得战场主动权乃至获取战争的胜利起着决定性作用,所以对实时性要求非常高。采用易获取的RGB图像,以坦克装甲车为研究目标,选用Complex-YOLO为基础三维目标检测模型,针对复杂战场环境中图像内容复杂、弹孔损伤目标小、没有三维CAD模型等问题,对Complex-YOLO模型进行改进,通过使用识别精度高且速度快的YOLOV3网络及九点法回归三维目标检测框的方法,提高模型性能。在坦克数据集上的实验结果表明,改进后的算法对于复杂战场环境下的多目标检测具有更强的敏感性,较大程度上增强了模型的检测识别精度。
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关键词
坦克装甲目标
弹孔小目标
三维目标检测
complex-yolo
算法
yoloV3
算法
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Keywords
tank and armored target
bullet hole small target
three-dimensional target detection
complex-yolo algorithm
yoloV3 algorithm
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分类号
TJ811
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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