降质靶标检测算法

作者：刘鹏; 熊泽宇; 景文博; 冯萱; 张俊豪; 刘桐伯; 吴雪妮; 夏璇; 万琳琳; 赵海丽

来源：兵工学报, 2023, 1-10.

• 降质图像
• 目标检测
• 靶标
• 特征融合
• 注意力机制

装甲车辆动态性能考核中的立靶成像测试环节，靶标检测的准确性与武器装备鉴定及定型的精度息息相关。针对靶标图像对比度低、可辨识度低等降质问题，提出一种基于改进YOLOv5的降质靶标检测算法：使用多分支分组卷积结构配合深度、逐点卷积搭建主干特征提取网络，降低网络参数计算量，提高网络的检测速度；引入表征注意力机制，增强靶标的表征能力；在网络输出层，引入3分支空间特征融合，利用低层特征图的细粒度特征信息与高层特征图丰富的语义信息组合，保留降质靶标图像的细节、边缘语义信息；实验结果表明，在靶标数据集中，本文算法的检测精度mAP达到90.88%，检测速度达到52.74帧/秒，能够高效、精准地完成动态性能考核中立靶成像测试环节中的靶标检测部分。

• 单位
  长春理工大学; 电子信息工程学院