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摘要
针对舰载无人直升机自主着舰场景理解进场阶段舰船检测问题,提出基于YOLO改进的DT-YOLO舰船目标检测算法。将YOLO的特征提取网络中的残差结构改造为DenseNet中的密集链接结构,并将特征金字塔设计为5层,使得特征图更小,能够进一步提高检测精度。对NMS算法使用线性对数衰减的方式进行增强,有效解决舰船相互遮挡时的漏检情况。最后,建立舰船数据集对算法进行测试和分析。算法平均精准度AP达到94.21%,检测速度到达61.48帧/秒,结果表明算法对舰载无人直升机进场阶段时的舰船检测具有良好的鲁棒性,有效提升了目标较大及相互遮挡时的检测能力。
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